Day 1: Practical Applications of Altmetrics and Novel and Experimental Uses of Altmetrics
Notice bibliographique
Résumé
Practical Applications of Altmetrics session: Chair: Hans Zijlstra, Elsevier - Leveraging altmetrics as opportunity indicators: David Sommer, Kudos - Using examples of high Altmetric scores as a roadmap for pre- and post-publication editorial support: Sacha Noukhovitch, STEM Fellowship - Can altmetrics data help researchers fine-tune their publication strategies? : Camilla Lindelöw, Södertörn University - Who’s talking about you? Using altmetrics in library assessment: Melanie Cassidy and Ali Versluis, University of Guelph Novel and Experimental uses of Altmetrics session: Chair: Andrea Michalek, PLUM/Elsevier - Temporal visualisation of altmetrics data across heterogenous sources: Waqas Khawaja, National University of Ireland Galway - ARIA: Aravind Raamkumar Sesagiri, Nanyang Technological University - Using altmetrics to highlight academic research: innovative possibilities: Rajiv Nariani, York University
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».