Notice bibliographique
Résumé
Bibliometrics is an important aspect of determining the research impact of a scientific article. Although the research impact of an article can be measured in several ways, citation counts are a popular and straightforward metric to determine the number of times a research article is cited in another article or book. In the science, technology, engineering, and math (STEM) fields, Scopus and Google Scholar are two tools that can be used to determine citation counts. However, the extent to which Google Scholar and Scopus index policy citation counts of STEM articles is unknown. This research compares the citation counts of 25 environmental science scholarly articles from five different authors across Google Scholar, Scopus, and a policy database called Overton. By identifying the citation count differences between the three tools to identify gaps in citation count metrics, this study concludes that Overton overwhelmingly identifies policy citation counts that are not found by Google Scholar or Scopus and thus is an important database to consider when analyzing citation counts in the environmental science field. This finding is significant because determining scientific articles’ impact in the policy field demonstrates how scientific literature can make real world impacts.
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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 | 0,046 | 0,208 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,042 | 0,071 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».