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Enregistrement W4367322153 · doi:10.3138/jsp-2022-0043

Reflection on ResearchGate’s Terminating ResearchGate Score, and Interest Score, as Social Media Altmetrics and Academic Evaluation Tools

2023· article· en· W4367322153 sur OpenAlexvenueno aff
Jaime A. Teixeira da Silva, Yuki Yamada

Notice bibliographique

RevueJournal of Scholarly Publishing · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Media in Health Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAltmetricsMetric (unit)ReputationComputer scienceSocial mediaF1 scoreWeightingRanking (information retrieval)RemunerationReflection (computer programming)SociologyPsychologyInformation retrievalData scienceWorld Wide WebBusinessMarketingArtificial intelligenceSocial scienceMedicineFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ResearchGate (RG) is a popular academic social media networking platform for scientists, researchers, or academics (SRAs). RG automatically provides a metric, the RG Score, to each RG account holder that serves as a measure of that SRA’s “academic” worth, productivity, and interaction with other SRAs. In 2017, this metric was described by RG as “the RG Score takes all your research and turns it into a source of reputation,” indicating that “it is calculated based on the research in your profile and how other researchers interact with your content.” However, the precise manner in which the RG Score is calculated was never made public because it is a proprietary algorithm, and requests to RG to disclose details of the equations used to calculate it were not met. Not unsurprisingly, RG announced that it would be phasing out the RG Score in June 2022. This article examines what is known in the literature about the RG Score, which may be perceived as a skewed metric because it may add excessive weighting to select aspects, such as questions and answers, rather than to the published literature of an SRA. The RG Interest Score is also critiqued. An author-based metric such as the RG Score that reflects a realistic balance between the most important academic factors while downplaying fairly redundant aspects such as the volume of answers might benefit SRAs. As for any metric, the RG Score should not be used in isolation, be gamed, or used as the basis of any financial remuneration schemes.

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

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.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaMétarechercheBibliométrie
Domaine: Évaluation · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuellow
gptBibliométrieMétarecherche
Domaine: Évaluation · Genre: Commentaire
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Théorique ou conceptuelmedium
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,057
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,443
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche, Communication savante
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,859
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0570,443
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0120,035
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,710
Tête enseignante GPT0,554
Écart entre enseignants0,156 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique · Commentaire

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

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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