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Enregistrement W4413024604 · doi:10.1002/asi.70013

Understanding discrepancies in the coverage of <scp>OpenAlex</scp> : The case of China

2025· article· en· W4413024604 sur OpenAlexafffund
Mengxue Zheng, Lili Miao, Yi Bu, Vincent Larivière

Notice bibliographique

RevueJournal of the Association for Information Science and Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensUniversité de MontréalBureau de Coopération InteruniversitaireUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du QuébecChina Scholarship CouncilSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésChinaComputer scienceData scienceInformation retrievalGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Citations indexes play a crucial role for understanding how science is produced, disseminated, and used. However, these databases often face a critical trade‐off: those offering extensive and high‐quality coverage are typically proprietary, whereas publicly accessible datasets frequently exhibit fragmented coverage and inconsistent data quality. OpenAlex was developed to address this challenge, providing a freely available database with broad open coverage, with a particular emphasis on non‐English speaking countries. Yet, few studies have assessed the quality of the OpenAlex dataset. This paper assesses the coverage by OpenAlex of China's papers, which shows an abnormal trend, and compares it with other countries that do not have English as their main language. Our analysis reveals that while OpenAlex increases the coverage of China's publications, primarily those disseminated by a national database, this coverage is incomplete and discontinuous when compared to other countries' records in the database. We observe similar issues in other non‐English‐speaking countries, with coverage varying across regions. These findings indicate that although OpenAlex expands coverage of research outputs, continuity issues persist and disproportionately affect certain countries. We emphasize the need for researchers to use OpenAlex data cautiously, being mindful of its potential limitations in cross‐national analyses.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrieMétarecherche
Domaine: Évaluation · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devishigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,044
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,114
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesMétarecherche, Bibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0440,114
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0160,084
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,253
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,223 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

BibliométrieMétarecherche

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeObservationnel · Autre devis
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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