MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7064317953

Analýza užívaných citačních stylů v publikacích autorů z lékařských, sportovních a přírodovědných oborů na Masarykově univerzitě

2014· article· cs· W7064317953 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenueVeřejné služby Informačního systému (Masarykiana Brunensis Universitas) · 2014
Typearticle
Languagecs
FieldDecision Sciences
TopicScientific Measurement and Uncertainty Evaluation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSignificant differencePopulationHuman physiology
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Příspěvek představuje výsledky analýzy citačních stylů, podle kterých citovali autoři z vybraných fakult Masarykovy univerzity. Autoři z lékařské fakulty citovali nejčastěji podle stylu Vancouver/NLM (32, 42 % případů) nebo ISO 690 (12, 71 %), autoři z fakulty sportovních studií podle stylu APA (38,24 %), ISO 690 (6,86 %) nebo Vancouver/NLM (5,39 %) a autoři z přírodovědecké fakulty podle vlastního stylu časopisu (46,60 %). Některý z obecně známých stylů následovali jen autoři z oboru astrofyzika (40,74 % případů podle stylu AIP) a z oborů biofyzika (30,23 %), biochemie (10,63 %) a chemie (30 %), kteří citovali podle stylu ACS. Výsledky ukázaly styl Vancouver/NLM jako nejvhodnější k citování v lékařských oborech. V případě sportovních oborů je třeba další výzkum pro ověření, jestli místo stylu APA není vhodnější styl Vancouver/NLM. Další výzkum je nezbytný i v přírodovědných oborech. K identifikaci vhodného citačního stylu pro přírodovědeckou a sportovní fakultu kromě analýzy citačních stylů užívaných autory je nutno provést i analýzu četnosti citovaných dokumentů podle jejich typu a dotazníkové šetření mezi vyučujícími.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.023
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Open science, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.592
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0230.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0030.003
Meta-epidemiology (broad)0.0030.002
Bibliometrics0.0070.014
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0040.009
Open science0.0070.002
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.010

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.

Opus teacher head0.075
GPT teacher head0.303
Teacher spread0.229 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it