Mapping publications by sustainable development goal at the faculty level to highlight inter-faculty collaborations
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Achieving the United Nations’ Sustainable Development Goals (SDGs) requires partnerships across nations, sectors and stakeholders. In academia, interdisciplinary research can help to address complex challenges related to the Goals. This paper aims to offer a structured approach to identifying current and potential research collaborations across faculties at a Canadian university. Design/methodology/approach Publications from the Dimensions database that had been assigned to an SDG category were matched against publications indexed by the university’s Research Information Management System (RIMS). The resulting matches were then sorted and tabulated by Australian and New Zealand Standard Research Classification research category and by the faculty affiliation of the authors. Potential interdisciplinary research collaborations are then identified by matching authors from different faculties who both have publications within the same research category. Findings Findings demonstrate that institutions can apply this methodology to track SDG-related publications, to analyse current interdisciplinary publications and to identify potential interdisciplinary collaborations. Since 2018, 95% of McMaster University’s SDG-related publications are authored by a researcher or researchers from a single faculty, and 5% are authored by researchers from two or more faculties. The interdisciplinary research collaborations were found to have a lower average citation impact and alternative metric scores than those publications with authors from a single faculty. Using a test case, 28 researchers from two faculties were identified as having common research interests with the potential to collaborate on a specific sustainability-related topic. Leveraging this methodology and an institution’s RIMS system provides university leaders with insight to track progress and plan research activities across the institution. Originality/value The analysis methods followed in this study highlight the importance of interdisciplinary research collaborations and may be valuable to institutions wanting to benchmark their own SDG efforts. Moreover, a simple methodology is presented for re-combining the data on prior collaborations to identify opportunities for new collaborations between faculties. This process combines the power of data processing with the user’s contextual insights to uncover novel pairings of faculty members whose research is aligned.
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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 | 0,016 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,083 | 0,133 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,012 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».