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Enregistrement W597814853

Collaboration between UK universities : a machine-learning based webometric analysis

2014· dissertation· en· W597814853 sur OpenAlexfundno aff
Patrick Kenekayoro

Notice bibliographique

RevueWolverhampton Intellectual Repository and E-Theses (University of Wolverhampton) · 2014
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueWeb visibility and informetrics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMenzies Centre for Australian Studies, King's College London, University of LondonAston UniversityLondon Metropolitan UniversityLiverpool John Moores UniversityUniversity of SurreyUniversity of StirlingUlster UniversityUniversity of WestminsterUniversity of HertfordshireEdinburgh Napier UniversityLondon South Bank UniversityBangor UniversityUniversity of BristolUniversity of AberdeenLoughborough UniversityUniversity of BirminghamBath Spa UniversityUniversity of SussexUniversity of LeedsHarper Adams UniversityNewcastle UniversityUniversity of St AndrewsManchester Metropolitan UniversityUniversity College LondonUniversity of SouthamptonUniversity of East AngliaQueen Mary University of LondonTrent UniversityUniversity of BradfordUniversity of BedfordshireRobert Gordon UniversityUniversity of ExeterOxford Brookes UniversityKingston UniversityNottingham Trent UniversityQueen Margaret UniversityUniversity of WolverhamptonUniversity of GloucestershireDurham UniversityAbertay UniversityUniversity of BrightonUniversity of GlasgowUniversity of East LondonLiverpool Hope UniversityImperial College LondonUniversity of DerbyUniversity of West LondonUniversity of NorthamptonDe Montfort UniversityUniversity of PortsmouthUniversity of LeicesterUniversity of ReadingGlasgow Caledonian UniversityUniversity of GreenwichUniversity of Salford ManchesterUniversity of DundeeUniversity of WorcesterSwansea UniversityCanterbury Christ Church UniversityHeriot-Watt UniversityUniversity of BathUniversity of OxfordCoventry UniversityUniversity of WarwickAberystwyth UniversitySheffield Hallam UniversityBirmingham City UniversityUniversity of CambridgeBournemouth University
Mots-clésHyperlinkWebometricsWeb miningComputer scienceWorld Wide WebTable of contentsWeb pageInformation retrievalLink analysisTable (database)Filter (signal processing)Data mining
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Collaboration is essential for some types of research, which is why some agencies include collaboration among the requirements for funding research projects.Studying collaborative relationships is important because analyses of collaboration networks can give insights into knowledge based innovation systems, the roles that different organisations play in a research field and the relationships between scientific disciplines.Co-authored publication data is widely used to investigate collaboration between organisations, but this data is not free and thus may not be accessible for some researchers.Hyperlinks have some similarities with Table of Contents

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,446
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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