Telegram Group & Telegram Channel
​​FWCI в OpenAlex: первые пробы

12 августа 2024 OpenAlex добавил к своим показателям FWCI (Field-weighted Citation Impact — индекс цитирования, взвешенный по области науки). Рассчитывается он как и в других случаях через отношение количества цитирований за три года (плюс год публикации) к ожидаемому количеству цитирований по данному типу и предметной области (в OpenAlex используется третий по детализации уровень классификации — subfield).

Изначально FWCI появился в SciVal как одна из snowball-метрик. В Web of Science есть аналогичная метрика — CNCI (Category Normalized Citation Impact), однако исследователи давно заметили, что показатели FWCI и CNCI для одной и той же публикации различаются — иногда значительно. Это связано с рядом причин:

🔸 разный охват баз данных Web of Science и Scopus, и, следовательно, разное количество индексируемых цитат;

🔸 различия в предметных классификаторах;

🔸 способ расчета CNCI и FWCI для публикаций, которые относятся к более чем одной предметной области.

У OpenAlex есть своя специфика в расчете FWCI:

1. База в принципе содержит больше данных и включает в себя множество работ без цитирований — это снижает средние ожидаемые значения цитирования, поэтому цитируемые работы, скорее всего, будут иметь более высокие значения FWCI в OpenAlex.

2. У OpenAlex принципиально другой подход к классификации — тематика (primary topic), по которой нормализуется цитируемость, присваивается публикации, а не журналу. Поэтому FWCI/CNCI, нормализованный по предметным областям журналов, может значительно отличаться от FWCI согласно OpenAlex.

3. В OpenAlex датой публикации считается дата, когда публикация впервые появилась в сети. Однако дата выхода периодического издания может быть на год позже сетевой публикации, что влияет на окно цитируемости.

Небольшой пробный анализ мы сделали на недавнем массиве публикаций, которые мы использовали для анализа гендерной гомофилии (тип публикации "article", год публикации 2023, выборка из журналов RSCI, включая переводные версии). Общее количество таких публикаций на данный момент составляет 56 641. 47 359 (!) публикаций имеют нулевой FCWI, при этом у 2261 работы ненулевая цитируемость.

На графике визуализированы 25 наиболее популярных областей (то есть таких, в которых количество работ было наибольшим — разброс составил от 565 до 1751 публикаций: по инфекционным заболеваниям и по социологии и политическим наукам соответственно). Нулевые значения FWCI убраны из рассмотрения, поскольку сильно смещают график вниз; также удалено 46 выбросов (с FWCI от 10,03 до 146,352; наибольшее значение у статьи под названием "2021 ESC Guidelines for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure", опубликованной в Российском Кардиологическим журнале).

Области, в которых основной массив публикаций располагается выше 1, можно считать достаточно авторитетными в российских журналах: это означает, что большинство тех статей, которые в принципе цитируются, цитируется чаще, чем ожидается на среднемировом уровне.

Однако выбросы, которые мы удалили (FWCI > 10), наглядно демонстрируют, что метрика должна использоваться с большой осторожностью: например, у целого ряда работ FWCI составляет 12,179 при количестве цитирований, равном 2.

#OpenAlex #Scopus #FWCI #цитируемость #визуализация



group-telegram.com/HQhse/436
Create:
Last Update:

​​FWCI в OpenAlex: первые пробы

12 августа 2024 OpenAlex добавил к своим показателям FWCI (Field-weighted Citation Impact — индекс цитирования, взвешенный по области науки). Рассчитывается он как и в других случаях через отношение количества цитирований за три года (плюс год публикации) к ожидаемому количеству цитирований по данному типу и предметной области (в OpenAlex используется третий по детализации уровень классификации — subfield).

Изначально FWCI появился в SciVal как одна из snowball-метрик. В Web of Science есть аналогичная метрика — CNCI (Category Normalized Citation Impact), однако исследователи давно заметили, что показатели FWCI и CNCI для одной и той же публикации различаются — иногда значительно. Это связано с рядом причин:

🔸 разный охват баз данных Web of Science и Scopus, и, следовательно, разное количество индексируемых цитат;

🔸 различия в предметных классификаторах;

🔸 способ расчета CNCI и FWCI для публикаций, которые относятся к более чем одной предметной области.

У OpenAlex есть своя специфика в расчете FWCI:

1. База в принципе содержит больше данных и включает в себя множество работ без цитирований — это снижает средние ожидаемые значения цитирования, поэтому цитируемые работы, скорее всего, будут иметь более высокие значения FWCI в OpenAlex.

2. У OpenAlex принципиально другой подход к классификации — тематика (primary topic), по которой нормализуется цитируемость, присваивается публикации, а не журналу. Поэтому FWCI/CNCI, нормализованный по предметным областям журналов, может значительно отличаться от FWCI согласно OpenAlex.

3. В OpenAlex датой публикации считается дата, когда публикация впервые появилась в сети. Однако дата выхода периодического издания может быть на год позже сетевой публикации, что влияет на окно цитируемости.

Небольшой пробный анализ мы сделали на недавнем массиве публикаций, которые мы использовали для анализа гендерной гомофилии (тип публикации "article", год публикации 2023, выборка из журналов RSCI, включая переводные версии). Общее количество таких публикаций на данный момент составляет 56 641. 47 359 (!) публикаций имеют нулевой FCWI, при этом у 2261 работы ненулевая цитируемость.

На графике визуализированы 25 наиболее популярных областей (то есть таких, в которых количество работ было наибольшим — разброс составил от 565 до 1751 публикаций: по инфекционным заболеваниям и по социологии и политическим наукам соответственно). Нулевые значения FWCI убраны из рассмотрения, поскольку сильно смещают график вниз; также удалено 46 выбросов (с FWCI от 10,03 до 146,352; наибольшее значение у статьи под названием "2021 ESC Guidelines for the diagnosis and treatment of acute and chronic heart failure", опубликованной в Российском Кардиологическим журнале).

Области, в которых основной массив публикаций располагается выше 1, можно считать достаточно авторитетными в российских журналах: это означает, что большинство тех статей, которые в принципе цитируются, цитируется чаще, чем ожидается на среднемировом уровне.

Однако выбросы, которые мы удалили (FWCI > 10), наглядно демонстрируют, что метрика должна использоваться с большой осторожностью: например, у целого ряда работ FWCI составляет 12,179 при количестве цитирований, равном 2.

#OpenAlex #Scopus #FWCI #цитируемость #визуализация

BY Выше квартилей




Share with your friend now:
group-telegram.com/HQhse/436

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

You may recall that, back when Facebook started changing WhatsApp’s terms of service, a number of news outlets reported on, and even recommended, switching to Telegram. Pavel Durov even said that users should delete WhatsApp “unless you are cool with all of your photos and messages becoming public one day.” But Telegram can’t be described as a more-secure version of WhatsApp. Elsewhere, version 8.6 of Telegram integrates the in-app camera option into the gallery, while a new navigation bar gives quick access to photos, files, location sharing, and more. At the start of 2018, the company attempted to launch an Initial Coin Offering (ICO) which would enable it to enable payments (and earn the cash that comes from doing so). The initial signals were promising, especially given Telegram’s user base is already fairly crypto-savvy. It raised an initial tranche of cash – worth more than a billion dollars – to help develop the coin before opening sales to the public. Unfortunately, third-party sales of coins bought in those initial fundraising rounds raised the ire of the SEC, which brought the hammer down on the whole operation. In 2020, officials ordered Telegram to pay a fine of $18.5 million and hand back much of the cash that it had raised. DFR Lab sent the image through Microsoft Azure's Face Verification program and found that it was "highly unlikely" that the person in the second photo was the same as the first woman. The fact-checker Logically AI also found the claim to be false. The woman, Olena Kurilo, was also captured in a video after the airstrike and shown to have the injuries. In the past, it was noticed that through bulk SMSes, investors were induced to invest in or purchase the stocks of certain listed companies.
from us


Telegram Выше квартилей
FROM American