Author ordering and citation-based measures of scholarly impact
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To assess the use of common author ordering conventions, their effects on measures of citation impact, and their implications for the assessment of individual researchers and researcher rankings. Design Analysis of associations between the use of author ordering conventions, measures of citation impact, and researcher rankings using publications by Canadian primary health care researchers included in the Scopus database. Setting Canada. Participants The 49 living Canadian primary health care researchers with the most first-author citations. Main outcome measures Spearman rank correlations were assessed between rankings based on number of first-author citations and alternative measures of number of citations. Changes in researcher rankings were assessed based on alternative citation metrics. Results Rank order correlations varied from 0.55 (first author vs h index) to 0.83 (first-author citations vs first- and second-author citations). The proportion of researchers whose rankings changed by 12 or more ranks (25% or greater absolute change) compared to rankings based on first-author citations varied from 14% for rankings based on first- and second-author citations to 51% for rankings based on h index. Conclusion The variability and inconsistency of author ordering thwart efforts to identify or create valid measures to rank citation impact. Adoption of author ordering based on contribution as a universal convention would enhance the reliability and validity of comparisons and rankings across disciplines and research fields and would facilitate comparisons among candidates for hiring, tenure, promotion, and awards.
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 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 | 0,082 | 0,372 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,039 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».