Notice bibliographique
Résumé
Abstract Large national social surveys are expensive to conduct and to process into usable data files. The purpose of this article is to assess the impact of these national data sets on research using bibliometric measures. Peer‐reviewed articles from research using numeric data files and documentation from the Canadian National Population Health Survey (NPHS) were searched in ISI's Web of Science and in Scopus for articles citing the original research. This article shows that articles using NPHS data files and products have been used by a diverse and global network of scholars, practitioners, methodologists, and policy makers. Shifts in electronic publishing and the emergence of new tools for citation analysis are changing the discovery process for published and unpublished work based on inputs to the research process. Evidence of use of large surveys throughout the knowledge transfer process can be critical in assessing grant and operating funding levels for research units, and in influencing design, methodology, and access channels in planning major surveys. The project has gathered citations from the peer‐reviewed article stage of knowledge transfer, providing valuable evidence on the use of the data files and methodologies of the survey and of limitations of the survey. Further work can be done to expand the scope of material cited and analyze the data to understand how the longitudinal aspect of the survey contributes to the value of the research output. Building a case for continued funding of national, longitudinal surveys is a challenge. As far as I am aware, however, little use has been made of citation tracking to assess the long‐term value of such surveys. Conducting citation analysis on research inputs (data file use and survey products) provides a tangible assessment of the value accrued from large‐scale (and expensive) national surveys.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Évaluation · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,439 | 0,796 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,063 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,013 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».