Bibliographic record
Abstract
Pośród wielu statystyk dotyczących nauki, nazywanych naukometrią, bibliometria zajmuje szczególne miejsce. Jest jedną z niewielu poddziedzin, skupiających się na mierzeniu wytwórczego wymiaru nauki. Zgodnie z większością „historii” bibliometria zawdzięcza swój systematyczny rozwój przede wszystkim D.J. de Solla Price’owi i Eugene’owi Garfieldowi, jej twórcom. Kilka prac wykonanych przed latami 50. XX wieku przeważnie umieszcza się w prehistorii. Niniejszy artykuł dowodzi, że systematyczne liczenie publikacji zaczęło się od psychologów. Na początku XX wieku zaczęli oni zbierać statystyki dotyczące swojej dyscypliny. Przez kilka dekad na poczet publikacji zaliczano przemówienia, recenzje i spisane historie psychologii. Celem zaś było przyczynienie się do rozwoju tej dziedziny. Zarówno rozmiar, jak i systematyczność tych wysiłków, niedające się sprowadzić do nieznaczących osiągnięć natury prehistorycznej, są dowodami na pionierski charakter tej pracy, zaś jej autorów należy uznać za prekursorów bibliometrii.
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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.019 | 0.033 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.036 | 0.010 |
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".