Notice bibliographique
Résumé
Invited talk given by Tim Evans (Imperial College London) at the EPSRC Workshop on "Scaling in Social Systems” held at the Saïd Business School, Oxford on 1st December 2011. Abstract: The pattern of innovation seen through citations of academic papers has long fascinated academics. It has been known for at least fifty years that the data shows various long tailed distributions. In this talk I will look at some of the features of the data and show how to extract some simple universal patterns. I will discuss some of the implications of the results and some of the further questions it raises. •What is a citation? •What does an individual citation mean? •Is the data perfect? •Why citation count? •If not citation count, what else? •What does this data say about me? •Why h-index? •What is a self-citation? •How else can I use this data? •How will things change? Tim S. Evans – Mini Biography Tim studied the mixture of quantum field theory and statistical physics in his PhD at Imperial College London. He was supervised by Prof. Ray Rivers who also supervised another speaker, Prof. Luis Bettencourt. Tim then spent time as a researcher at the University of Alberta in Edmonton Canada, before returning to research positions back here at Imperial, latterly as a Royal Society University Research Fellow. He was appointed to a lectureship at Imperial in 1997. Around 2003 he expanded his work on statistical physics to cover at problems in complexity, with a particular interest in network methods. This has included participation in an EU collaboration with social scientists on innovation, ―ISCOM, run in part by Prof. Geoff West (another speaker today). This fuelled his interest in social science applications and started an on going collaboration with an archaeologist.
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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 | 0,005 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,005 |
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 ».