Introduction: Pandemic and Post-Pandemic Publication Patterns in Political Science
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
The COVID-19 pandemic triggered rapid transformations across the globe. Probably no other event in the past 50 years has changed the working environment more comprehensively. When the pandemic started in February and March of 2020, university campuses all over the globe shut down in less than a week. Most remained closed or had heavily restricted access for almost two years, depending on the country and the city. Overnight online teaching replaced in-person instruction; all professional and student interactions moved to Zoom, Teams, or Skype; academic conferences either did not take place or moved to an online format; and field research became almost impossible. In addition, contact restrictions, lockdowns, curfews, and homeschooling were unprecedented challenges for many people, especially members of the academic community who had small children (Del Boca et al. 2020). It is important to note that even in normal times women bear the greatest burden of childcare, social care for older people, and general household tasks. The COVID-19 pandemic quickly amplified these disparities (Ohlbrecht and Jellen 2021; Yerkes et al. 2022). Discussions emerged in many sectors, including academia, about specific ways that the pandemic was impacting professional lives, especially those of women. Given the acute pressure to publish in most higher-education institutions, it is important to evaluate the effect that the pandemic had on this central aspect of scholarly careers.
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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 | 0,012 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,016 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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