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Enregistrement W4392057301 · doi:10.3389/frma.2024.1335454

Scholar Metrics Scraper (SMS): automated retrieval of citation and author data

2024· article· en· W4392057301 sur OpenAlexafffund
Yutong Cao, Nicole A. Cheung, Dean Giustini, Jeffrey LeDue, Timothy H. Murphy

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Research Metrics and Analytics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal Health
Organismes subventionnairesDivision of Mathematical SciencesCanadian Institutes of Health ResearchDeutsches KrebsforschungszentrumNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British ColumbiaHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésCitationComputer scienceScraper siteInformation retrievalVisualizationData scienceGraphCitation databaseData retrievalData visualizationWorld Wide WebData miningScopus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Academic departments, research clusters and evaluators analyze author and citation data to measure research impact and to support strategic planning. We created Scholar Metrics Scraper (SMS) to automate the retrieval of bibliometric data for a group of researchers. The project contains Jupyter notebooks that take a list of researchers as an input and exports a CSV file of citation metrics from Google Scholar (GS) to visualize the group's impact and collaboration. A series of graph outputs are also available. SMS is an open solution for automating the retrieval and visualization of citation data.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: Logiciel
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0200,017
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,020

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 Opus0,799
Tête enseignante GPT0,652
Écart entre enseignants0,147 · 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'étudeSans objet
DomaineÉvaluation
GenreLogiciel

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

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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