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Enregistrement W6927248663 · doi:10.26069/greynet-2020-000.275-gg

Assessing the Diffusion and Impact of Grey Literature Published by International Intergovernmental Scientific Groups: The Case of the Gulf of Maine Council on the Marine Environment

2020· article· en· W6927248663 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueGreyNet International · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacillus and Francisella bacterial research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrey literaturePublicationPublishingCitationScientific literatureGovernment (linguistics)BibliometricsPublic policy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Co-authored together with Ruth Cordes and Peter Wells. - Although many governmental and intergovernmental organizations publish vast quantities of grey literature, the importance of the diffusion and impact of this literature are rarely studied. Evidence from an investigation of the grey literature output of GESAMP, the Joint Group of Experts on the Scientific Aspects of Marine Environmental Protection (sponsored by the UN and several of the UN-family of organizations), indicated that the literature reached scientific readers and was cited. To determine whether that evidence was representative of international intergovernmental bodies, another intergovernmental organization devoted to marine environmental issues, namely, the Gulf of Maine Council on the Marine Environment (GOMC) was studied. GOMC, an American-Canadian partnership, has been working since 1989 to maintain and enhance environmental quality in the Gulf of Maine. Through its own publications and others resulting from studies conducted under contract or in cooperation with other organizations, GOMC provides a complex publishing history for investigation. Over 300 publications were identified and over 500 citations were located after extensive searching using several citation tools. Citation patterns for GOMC publications mirror the findings of the study of GESAMP; grey literature is cited over lengthy periods, but grey literature tends to be cited primarily by other grey literature. Although digital alerting and access tools are increasing in number and coverage, a reliance on grey literature as the primary means of publication continues to pose hurdles for influencing scientific research, public policy, and public opinion. While grey literature is common to organizations such as GOMC and GESAMP, the impact of this literature can be muted because of the limitations of its dissemination and perceptions of its quality.

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)0,117
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,266
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil0,617

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1170,266
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0300,041
Études des sciences et des technologies0,0090,010
Communication savante0,0260,018
Science ouverte0,0030,013
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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