Articles Bibliometrics as a Performance Measurement Tool for Research Evaluation: The Case of Research
Notice bibliographique
Résumé
As bibliometric indicators are objective, reliable, and cost-effective measures of peer-reviewed research outputs, they are expected to play an increasingly important role in research assessment/management. Recently, a bibliometric approach was developed and integrated within the evaluation framework of research funded by the National Cancer Institute of Canada (NCIC). This approach helped address the following questions that were difficult to answer objectively using alternative methods such as program documentation review and key informant interviews: (a) Has the NCIC peer-review process selected outstanding Canadian scientists in cancer research? (b) Have the NCIC grants contributed to increasing the scientific performance of supported research-ers? (c) How do the NCIC-supported researchers compare to their neighbors supported by the U.S. National Cancer Institute? Using the NCIC evaluation as a case study, this article demonstrates the usefulness of bibliometrics to address key evaluation questions and discusses its integration, along complementary indicators (e.g., peer ratings), in a practice-driven research evaluation continuum.
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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 | 0,141 | 0,243 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,062 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,015 |
| Communication savante | 0,027 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».