Examining the quality of the corresponding authorship field in Web of Science and Scopus
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Authorship is associated with scientific capital and prestige, and corresponding authorship is used in evaluation as a proxy for scientific status. However, there are no empirical analyses on the validity of the corresponding authorship metadata in bibliometric databases. This paper looks at differences in the corresponding authorship metadata in Web of Science (WoS) and Scopus to investigate how the relationship between author position and corresponding authors varies by discipline and country and analyzes changes in the position of corresponding authors over time. We find that both WoS and Scopus have accuracy issues when it comes to assigning corresponding authorship. Although the number of documents with a reprint author has increased over time in both databases, WoS indexed more of those papers than Scopus, and there are significant differences between the two databases in terms of who the corresponding author is. Although metadata is not complete in WoS, corresponding authors are normally first authors with a declining trend over time, favoring middle and last authors, especially in the Medical, Natural Sciences, and Engineering fields. These results reinforce the importance of considering how databases operationalize and index concepts such as corresponding authors, this being particularly important when they are used in research assessment.
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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 | 0,023 | 0,202 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,040 | 0,076 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».