A Study on Paper and Author Ranking
Notice bibliographique
Résumé
As the number of journal issues, conferences and the overall scientific literature have been increasing at an exponential rate, it has become challenging for researchers to find appropriate and useful papers from the vast literature available to them. To solve this issue citation count, h-index, i10-index are used to rank authors. In 1998, Brin and Page introduced the algorithm PageRank which is also used in the scientific community for ranking research papers and authors. However, each of these metrics has its own drawbacks. We hypothesize that papers unveiling deeper truth are often not as well cited as those that are more challenging for a wider number of authors to assimilate and appreciate their works. So a simple count of the number of citations may fail to capture the essence of the quality of a paper. With a view to addressing this issue, we have introduced a new algorithm that also takes into account the quality of the researcher citing an article, and considers it in ranking. We have carried out experiments. While the experiments are not as comprehensive, results have been incorporated. They look promising in ranking authors and papers that are not cited too often due to difficulty in understanding them.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,016 | 0,156 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,039 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».