Analyzing and Assessing a Library Collection Using Faculty Citations Via OpenAlex and R
Notice bibliographique
Résumé
Objective – Citation analysis is becoming a popular means of analyzing and assessing library collections due to its relatively unobtrusive nature and the growing accessibility of citation data. The primary goal of this study was to assess whether the library at the University of Scranton is successfully meeting the research needs of faculty based on analysis of faculty publication and citation data from OpenAlex’s application programming interface. Secondarily, this study analyzed faculty publication and citation patterns to help identify opportunities for the library to better support faculty in their research and publishing. Methods – This case study focused on a citation analysis of the University of Scranton’s faculty publications from 2013 to the present. Using OpenAlex and R computing language as non-proprietary sources of data and data analysis, faculty publications and citations were examined and compared to current library holdings. Results – Overall, 16,786 unique citations from 1,045 unique faculty publications were examined and compared to a list of current library holdings. Findings concluded that approximately 65% of citations were available through library holdings. Further analysis of faculty publication practices suggested that there are a growing number of faculty publishing open access which indicates that there may be additional opportunities to support faculty in this area. Conclusion – While this case study represented specific needs and use cases at the University of Scranton, the ultimate importance of this study is the process itself. The use of non-proprietary tools and data sources like OpenAlex and R create exciting new opportunities for others who wish to conduct similar studies at their own institutions without relying on proprietary tools and data sources or resorting to more labor-intensive methods.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,049 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,024 | 0,426 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».