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Enregistrement W4290547231 · doi:10.29173/cais1260

Getting the whole story

2022· article· en· W4290547231 sur OpenAlexaffvenue
Kydra Mayhew, Maria Henkel, Geoff Krause, L Morrison, Courtney Svab, Philippe Mongeon

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Annual Conference of CAIS / Actes du congrès annuel de l ACSI · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInformation Retrieval and Search Behavior
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScopusNarrativeWeb of scienceMultidisciplinary approachHistoryLibrary sciencePolitical scienceData scienceComputer scienceSocial scienceSociologyLinguisticsMEDLINELaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Historical research involves the construction of competing narratives around complex historical events. Getting the whole story requires having access to these narratives, which can be a challenge when the coverage of historical research in widely used databases is incomplete or biased. This paper investigates to what extent journals indexed in two historical research databases, namely Historical Abstracts and America: History and Life, are covered by the Web of Science and Scopus, as well as the national and linguistic biases in that coverage. Results show a much higher coverage of historical research in Web of Science than Scopus. However, both databases disproportionately favour indexing English language journals and journals published in the United States and the United Kingdom. That raises questions about how these imbalances in journal coverage may lead to biases in the narratives to which readers are exposed when they limit their sources to those included in large, multidisciplinary databases.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,112
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,112
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0120,015
Communication savante0,0310,086
Science ouverte0,0020,019
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,008

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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