NWB2024_Relative contributions of co-authors to scientific research papers
Notice bibliographique
Résumé
Scientific research is nowadays overwhelmingly carried out as teamwork. Most research papers in the sciences are co-authored. But little is known about how much co-authors contribute to joint papers. Is there a typical distribution or pattern of contributions? Can contribution percentages be inferred reasonably accurately from the number and order of authors? A good understanding of these issues is crucial for fair assessments, qualitative and quantitative, of researchers. But because author contributions naturally cascade up to higher level aggregates, the implications are also profound the evaluation of research groups, departments, and research organizations. In this talk we will present an analysis of a unique, large-scale dataset of authors’ disclosures of estimates of their own contribution to co-authored papers in quantitative terms. These come from applicants to PhD and post-doc fellowships at Canadian funding agencies (CIHR, NSERC, SSHRC) and comprise ca. 40,000 contribution statements by about 5000 applicants in all disciplines of science and scholarship. We statistically describe the empirical contribution data and furthermore use it as criterion data to test the validity of bibliometric counting methods as instruments for measuring co-author contributions. To this end we compare values of the ‘fractional counting’ method, somewhat of a default method in professional bibliometrics, and values of other rarely used alternatives with the empirical data in a correlational analysis. Science-political implications of the results will be discussed.
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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 | 0,013 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,142 | 0,132 |
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 ».