Mapping Open Science Scholarly Literature
Notice bibliographique
Résumé
Scholarly literature on open science over the past several decades has paralleled developments in research policy and practice, proliferated alongside mandates and directives, and increased in volume. Navigating the conceptually wide-ranging and versatile topic of open science makes analyzing its body of literature an ongoing challenge, often approached with a range of methods and perspectives. We use co-citations and direct citations to map the scholarly literature on open science and identify eleven clusters: open data, psychology-replication, tech and industry, participatory research, scholarly communication, neuroscience-reproducibility, social justice and diversity, public health-COVID-19, bio-data, publication bias/meta-research, and eating disorder-COVID-19, using Louvain community detection. This survey of the literature would prove useful for those looking to calibrate their research efforts with a dynamic and multifaceted area of inquiry, better navigate the field to understand its topical landscape, and perhaps influence or chart a course for the trajectory of scientific discourse related to open science.
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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 | 0,021 | 0,136 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,120 | 0,136 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,017 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,005 |
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 ».