Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to analyze the tweeting behavior of 37 astrophysicists on Twitter and compares their tweeting behavior with their publication behavior and citation impact to show whether they tweet research-related topics or not. Design/methodology/approach – Astrophysicists on Twitter are selected to compare their tweets with their publications from Web of Science. Different user groups are identified based on tweeting and publication frequency. Findings – A moderate negative correlation ( ρ =−0.339) is found between the number of publications and tweets per day, while retweet and citation rates do not correlate. The similarity between tweets and abstracts is very low (cos=0.081). User groups show different tweeting behavior such as retweeting and including hashtags, usernames and URLs. Research limitations/implications – The study is limited in terms of the small set of astrophysicists. Results are not necessarily representative of the entire astrophysicist community on Twitter and they most certainly do not apply to scientists in general. Future research should apply the methods to a larger set of researchers and other scientific disciplines. Practical implications – To a certain extent, this study helps to understand how researchers use Twitter. The results hint at the fact that impact on Twitter can neither be equated with nor replace traditional research impact metrics. However, tweets and other so-called altmetrics might be able to reflect other impact of scientists such as public outreach and science communication. Originality/value – To the best of the knowledge, this is the first in-depth study comparing researchers’ tweeting activity and behavior with scientific publication output in terms of quantity, content and impact.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle