Considerações sobre as relações entre a análise de citação e a pesquisa científica colaborativa
Bibliographic record
Abstract
Agências de fomento governamentais e organismos internacionais estimulam programas de pesquisas científicas colaborativas. E um dos principais argumentos são os seus benefícios para o aumento da produtividade científica. Segundo a literatura especializada, as colaborações científicas, ao fortalecerem as dimensões multi e interdisciplinar, potencializam o incremento da produção de inovações técnico-científicas em diferentes setores. Assim se deu o crescimento do interesse nos indicadores de produtividade das colaborações, sendo os mais difundidos apoiados na análise da citação. Todavia até que ponto as medições baseadas nessa análise nos permitem dimensionar os efeitos das colaborações científicas na produção e no conteúdo de conhecimentos científicos? O objetivo deste trabalho é discutir os limites da análise da citação para a avaliação de iniciativas de pesquisa científica colaborativa, a partir da revisão de proposições da literatura especializada.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.048 | 0.134 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.014 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.009 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.004 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".