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Enregistrement W4367676784 · doi:10.3138/jsp-2022-0076

Credibility on Scholar Performance Evaluation Using Google Scholar and ResearchGate

2023· article· en· W4367676784 sur OpenAlexvenueno aff
Yoshiyasu Takefuji

Notice bibliographique

RevueJournal of Scholarly Publishing · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEthics in Business and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScopusCredibilityComputer scienceSelection (genetic algorithm)World Wide WebInformation retrievalData sciencePolitical scienceMEDLINELawArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scholar performance evaluation plays a key role in management science and engineering. Scholar evaluation using Google Scholar and ResearchGate can serve as an indispensable scouter for evaluating scholar performance. Both tools to quantitatively evaluate scholars can be used to support evidence-based decision making in administration and human resources. However, both tools must be used together for complementing accurate scholar evaluation. This author shows examples of fatal drawbacks in Google Scholar and ResearchGate, respectively. Scopus and Publons, used as default scholar performance, are affected by publisher-bias selection of journals and conferences. The author recommends scholar performance evaluation using both tools such as Google Scholar and ResearchGate together with Scopus and Publons.

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)0,162
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,587
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,858

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1620,587
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0370,037
Études des sciences et des technologies0,0050,012
Communication savante0,0310,025
Science ouverte0,0030,012
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,588
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,085 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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