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Enregistrement W4416604294 · doi:10.5256/f1000research.55033.r83113

Referee report. For: PUblications Metadata Augmentation (PUMA) pipeline [version 2; peer review: 1 approved, 1 approved with reservations]

2021· article· en· W4416604294 sur OpenAlexfundno aff
Meena Khatwa

Notice bibliographique

RevueFaculty of 1000 Research Ltd · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueAcademic Publishing and Open Access
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilMedical Research CouncilEuropean CommissionCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute for Health and Care ResearchUK Research and InnovationUniversity of BristolDepartment of Health and Social CareWellcome Trust
Mots-clésPipeline (software)MetadataThe InternetTroubleshooting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cohort studies collect, generate and distribute data over long periods of time – often over the lifecourse of their participants. It is common for these studies to host a list of publications (which can number many thousands) on their website to demonstrate the impact of the study and facilitate the search of existing research to which the study data has contributed. The ability to search and explore these publication lists varies greatly between studies. We believe a lack of rich search and exploration functionality of study publications is a barrier to entry for new or prospective users of a study’s data, since it may be difficult to find and evaluate previous work in a given area. These lists of publications are also typically manually curated, resulting in a lack of rich metadata to analyse, making bibliometric analysis difficult. We present here a software pipeline that aggregates metadata from a variety of third-party providers to power a web based search and exploration tool for lists of publications. Alongside core publication metadata (i.e. author lists, keywords etc.), we include geocoding of first authors and citation counts in our pipeline. This allows a characterisation of a study as a whole based on common locations of authors, frequency of keywords, citation profile etc. This enriched publications metadata can be useful for generating study impact metrics and web-based graphics for public dissemination. In addition, the pipeline produces a research data set for bibliometric analysis or social studies of science. We use a previously published list of publications from a cohort study as an exemplar input data set to show the output and utility of the pipeline here.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,146
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,789
Score d'incertitude au seuil0,302

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,146
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,7890,651

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 Opus0,294
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,210 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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