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Enregistrement W4393745761 · doi:10.5281/zenodo.8179026

Replication Package and Online Appendix for "Characterizing the prevalence, distribution, and duration of stale reviewer recommendations"

2024· dataset· en· W4393745761 sur OpenAlexaff
Farshad Kazemi, Maxime Lamothe, Shane McIntosh

Notice bibliographique

RevuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2024
Typedataset
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueExpert finding and Q&A systems
Établissements canadiensPolytechnique MontréalUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReplication (statistics)Duration (music)Computer scienceR packageStatisticsMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Repository Overview This script will download everything you need to replicate our study into your computer. Welcome to the repository for our research study titled "Characterizing the Impact, Distribution, and Duration of Stale Reviewer Recommendations." This package is designed to assist researchers and practitioners in replicating our study by providing the necessary code and dataset, along with all the materials required to reproduce our analyses, tables, and figures. Contents The repository contains two main folders: docker_images.zip: This compressed file includes the docker images built for this replication package. If you have access to dockerhub on your machine, you may not need to download it. Please refer to README.md and INSTALL.md for further information. INSTALL.MD: This markdown file contains help setting up the system. README.MD: This file contains the guide on how to run the scripts and the content of this replication package. script.zip: Contains the scripts required to run this study's experiments. replication.zip: This file contains the dataset and code used in our study. By accessing this package, you can replicate our research and examine the results of our experiments. To get started, please unzip the file and follow the instructions in the README.md file to access the dataset and replicate our study successfully. Online Appendix: In this folder, you will find the online appendix that complements our main research. Feel free to explore this section to gain additional insights and information related to our study. Need Help? If you have any concerns or questions during the replication process or while working with our materials, please don't hesitate to contact us. We are more than happy to assist you and ensure a smooth experience. I appreciate your interest in our research! We hope you find this repository valuable for your work and studies.

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)0,068
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,442
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,932
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0680,442
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6730,425

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,258 · 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
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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