Coverage and adoption of altmetrics sources in the bibliometric\n community
Notice bibliographique
Résumé
Altmetrics, indices based on social media platforms and tools, have recently\nemerged as alternative means of measuring scholarly impact. Such indices assume\nthat scholars in fact populate online social environments, and interact with\nscholarly products there. We tested this assumption by examining the use and\ncoverage of social media environments amongst a sample of bibliometricians. As\nexpected, coverage varied: 82% of articles published by sampled\nbibliometricians were included in Mendeley libraries, while only 28% were\nincluded in CiteULike. Mendeley bookmarking was moderately correlated (.45)\nwith Scopus citation. Over half of respondents asserted that social media tools\nwere affecting their professional lives, although uptake of online tools varied\nwidely. 68% of those surveyed had LinkedIn accounts, while Academia.edu,\nMendeley, and ResearchGate each claimed a fifth of respondents. Nearly half of\nthose responding had Twitter accounts, which they used both personally and\nprofessionally. Surveyed bibliometricians had mixed opinions on altmetrics'\npotential; 72% valued download counts, while a third saw potential in tracking\narticles' influence in blogs, Wikipedia, reference managers, and social media.\nAltogether, these findings suggest that some online tools are seeing\nsubstantial use by bibliometricians, and that they present a potentially\nvaluable source of impact data.\n
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 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 | 0,031 | 0,142 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,047 | 0,050 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».