Institutional Name Confusion on Citation Indexes: The Example of the Names of Turkish Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
Effectiveness of academia has usually been evaluated by using the number of publications. However, indexing with natural language on citation indexes makes evaluation process problematic for author affiliation. Affiliation information mistakes made by authors or editors can cause confusion during the indexing period. Consequently, visibility of the institutions in the citation indexes may reduce, different rankings for institutions may emerge and bibliometric studies may generate inaccurate results. It is important to understand these standardization problems in citation indexes to be able to fix them. The main aim of this study is to present name confusions of author affiliations within the citation indexes by using the example of the names of Turkish Training and Research Hospitals (TRH). In order to achieve this, 198,687 publications within the Web of Science, addressed in Turkey and produced between 1928 and 2009 were evaluated. The preliminary findings show that there are 65 unique TRHs which were mentioned with several different formats in the address section of the citation indexes. All these varying affiliation information were unified as a standard format for this study. It is observed that the names of these hospitals cause the main confusion. For example, there are four different “Numune TRH”s in different cities of Turkey. In such a case, if the author does not mention the city name in the address field, confusion becomes inevitable. In addition to that, affiliation information mistakes generally appear in the form of wrong spelling, abbreviation and translation mistakes. Findings of this study would bring up aforementioned confusion and present some recommendations to solve it.
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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 | 0,006 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,047 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».