Neue fraktionelle Klassifizierungen von Artikeln basierend auf zwei Generationen von Referenzen und dem ASJC-Scopus-Schema

Core Concepts

Eine neue Methode zur fraktionellen Zuordnung wissenschaftlicher Publikationen zu ASJC-Kategorien unter Verwendung von Referenzen der ersten und zweiten Generation wird vorgestellt und evaluiert.

Abstract

Die Studie präsentiert und evaluiert verschiedene Methoden zur fraktionellen Zuordnung von Scopus-Publikationen zu ASJC-Kategorien (ohne Multidisziplinäre und Restkategorien) basierend auf deren Referenzen bis zur zweiten Generation. Es werden unterschiedliche Konfigurationen der Methode getestet, die sich in der Gewichtung der Referenzgenerationen, der Zählmethode (voll oder gewichtet) und den Schwellenwerten für Mehrfachzuordnungen unterscheiden. Die erhaltenen Klassifizierungen werden miteinander, mit der ursprünglichen ASJC-Klassifizierung von Scopus-Zeitschriften und mit einer Klassifizierung durch die Autoren selbst (AAC) verglichen. Klassifizierungen mit hohem Schwellenwert für Mehrfachzuordnungen, Verwendung von Referenzen der ersten und zweiten Generation und Mittelung über die Referenzanzahl liefern die vielversprechendsten Ergebnisse. Sie zeigen eine höhere Übereinstimmung mit der AAC-Klassifizierung und eine größere Homogenität der Publikationen innerhalb der Kategorien als andere referenzbasierte Vorschläge und die Scopus-Klassifizierung selbst.

Stats

93,10% der Publikationen haben mehr als zwei aktive Referenzen in der ersten und zweiten Generation. Die Kategorien mit den höchsten Anteilen an Publikationen ohne Zuordnung sind Geisteswissenschaften (38,69%), Sozialwissenschaften (15,52%) und Pflegewissenschaften (11,83%).

Quotes

Keine relevanten Zitate identifiziert.

Key Insights Distilled From

New fractional classifications of papers based on two generations of references and on the ASJC Scopus scheme

by Jesus M. Alv... at arxiv.org 04-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.03366.pdf

Deeper Inquiries

Wie lassen sich die Unterschiede zwischen den automatischen Klassifizierungen und der manuellen Zuordnung durch die Autoren erklären?

Die Unterschiede zwischen den automatischen Klassifizierungen und der manuellen Zuordnung durch die Autoren können auf verschiedene Faktoren zurückzuführen sein. Automatische Klassifizierungssysteme basieren in der Regel auf Algorithmen und Regeln, die auf Daten wie Referenzen und Zitationen beruhen. Diese Systeme können bestimmte Muster und Beziehungen erkennen, die für die Zuordnung zu bestimmten Kategorien relevant sind. Auf der anderen Seite basiert die manuelle Zuordnung durch die Autoren auf ihrem Fachwissen, ihrer Erfahrung und ihrem Verständnis des Themas. Autoren können Kontext und Nuancen berücksichtigen, die möglicherweise nicht leicht von automatischen Systemen erfasst werden können. Darüber hinaus können persönliche Präferenzen und Interpretationen eine Rolle spielen, wenn Autoren ihre Arbeiten bestimmten Kategorien zuweisen.

Welche Faktoren beeinflussen die Homogenität der Kategorien in den verschiedenen Klassifizierungssystemen?

Die Homogenität der Kategorien in den verschiedenen Klassifizierungssystemen kann von mehreren Faktoren beeinflusst werden. Ein wichtiger Faktor ist die Genauigkeit der Zuordnung von Publikationen zu bestimmten Kategorien. Wenn die Klassifizierungsmethoden präzise und konsistent sind, werden die Kategorien homogener sein. Die Anzahl der Kategorien und die Verteilung der Publikationen auf diese Kategorien können ebenfalls die Homogenität beeinflussen. Wenn die Kategorien zu breit oder zu spezifisch sind, kann dies zu einer geringeren Homogenität führen. Eine ausgewogene Verteilung der Publikationen auf die Kategorien trägt zur Homogenität bei. Des Weiteren spielen die Auswahl der Referenzen, die Gewichtung der Zuordnungen und die Anzahl der Zuordnungen pro Publikation eine Rolle. Wenn diese Faktoren sorgfältig berücksichtigt werden und zu konsistenten Ergebnissen führen, wird die Homogenität der Kategorien verbessert.

Wie könnten die vorgestellten Methoden zur Klassifizierung interdisziplinärer Forschung eingesetzt werden?

Die vorgestellten Methoden zur Klassifizierung von Publikationen basierend auf Referenzen könnten zur Klassifizierung interdisziplinärer Forschung auf verschiedene Weisen eingesetzt werden. Da interdisziplinäre Forschung oft in mehreren wissenschaftlichen Bereichen stattfindet, können diese Methoden helfen, die Vielfalt der Themen und Disziplinen in interdisziplinären Arbeiten genauer zu erfassen. Durch die Zuordnung von Publikationen zu mehreren Kategorien können die Methoden dazu beitragen, die verschiedenen Aspekte und Einflüsse interdisziplinärer Forschung besser zu verstehen. Dies kann Forschern, Institutionen und Entscheidungsträgern helfen, fundiertere Erkenntnisse über interdisziplinäre Themen zu gewinnen und die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Disziplinen zu fördern.