Fugu-MT 論文翻訳(概要): Academics evaluating academics: a methodology to inform the review process on top of open citations

論文の概要: Academics evaluating academics: a methodology to inform the review process on top of open citations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.05725v1
Date: Thu, 10 Jun 2021 13:09:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-27 02:00:09.696350
Title: Academics evaluating academics: a methodology to inform the review process on top of open citations
Title（参考訳）: 学術的評価の学問--オープンな引用の上にレビュープロセスを伝える方法論
Authors: Federica Bologna, Angelo Di Iorio, Silvio Peroni, Francesco Poggi
Abstract要約: オープンな引用のみを考慮して計算された引用に基づくメトリクスが、人間の査定演習のピアレビューの実施方法に関する洞察を得ることのできるデータを提供するかどうかを考察する。我々は,研究評価演習の委員会の決定を再現するために,一連の機械学習モデルを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.911678487931003
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In the past, several works have investigated ways for combining quantitative and qualitative methods in research assessment exercises. In this work, we aim at introducing a methodology to explore whether citation-based metrics, calculated only considering open bibliographic and citation data, can yield insights on how human peer-review of research assessment exercises is conducted. To understand if and what metrics provide relevant information, we propose to use a series of machine learning models to replicate the decisions of the committees of the research assessment exercises.
Abstract（参考訳）: これまで,研究評価演習における量的・質的手法の組み合わせについて研究してきた。本研究では,オープンな書誌データと引用データのみを考慮して計算された引用基準が,人間による研究評価演習のピアレビューの実施方法に関する洞察を与えることができるかを検討することを目的とした。関連する情報を提供する指標が何かを理解するために,研究評価演習委員会の決定を再現するために,一連の機械学習モデルを使用することを提案する。

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