論文の概要: A Comprehensive Analysis of Acknowledgement Texts in Web of Science: a
case study on four scientific domains
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.09716v1
- Date: Tue, 18 Oct 2022 09:50:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-19 15:14:11.771800
- Title: A Comprehensive Analysis of Acknowledgement Texts in Web of Science: a
case study on four scientific domains
- Title（参考訳）: Web of Scienceにおける知識テキストの包括的分析--4つの科学的領域を事例として
- Authors: Nina Smirnova and Philipp Mayr
- Abstract要約: 本研究の焦点は,Web of Science (WoS) Core Collectionにインデックスされた大量の認識テキストの分析である。
社会科学、経済学、海洋学、計算機科学の4つの分野の「アーティクル」と「レビュー」の記録が検討された。
認識テキストの一般的な分析では、WoSにおける資金調達情報の索引付けが不完全であることが示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.330844352905488
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Analysis of acknowledgments is particularly interesting as acknowledgments
may give information not only about funding, but they are also able to reveal
hidden contributions to authorship and the researcher's collaboration patterns,
context in which research was conducted, and specific aspects of the academic
work. The focus of the present research is the analysis of a large sample of
acknowledgement texts indexed in the Web of Science (WoS) Core Collection.
Record types 'article' and 'review' from four different scientific domains,
namely social sciences, economics, oceanography and computer science, published
from 2014 to 2019 in a scientific journal in English were considered. Six types
of acknowledged entities, i.e., funding agency, grant number, individuals,
university, corporation and miscellaneous, were extracted from the
acknowledgement texts using a Named Entity Recognition (NER) tagger and
subsequently examined. A general analysis of the acknowledgement texts showed
that indexing of funding information in WoS is incomplete. The analysis of the
automatically extracted entities revealed differences and distinct patterns in
the distribution of acknowledged entities of different types between different
scientific domains. A strong association was found between acknowledged entity
and scientific domain and acknowledged entity and entity type. Only negligible
correlation was found between the number of citations and the number of
acknowledged entities. Generally, the number of words in the acknowledgement
texts positively correlates with the number of acknowledged funding
organizations, universities, individuals and miscellaneous entities. At the
same time, acknowledgement texts with the larger number of sentences have more
acknowledged individuals and miscellaneous categories.
- Abstract（参考訳）: acknowledgmentsの分析は特に興味深い。acknowledgmentsは資金に関する情報を提供するだけでなく、著者シップと研究者のコラボレーションパターンへの隠れた貢献、研究が行われた状況、学術研究の具体的な側面を明らかにすることもできる。
本研究の焦点は,web of science (wos) コアコレクションに索引づけられた認識テキストの大規模なサンプルの分析である。
2014年から2019年にかけて、社会科学、経済学、海洋学、計算機科学の4つの異なる分野の「アーティクル」と「レビュー」の記録が英語の科学雑誌に掲載された。
認定された6種類の実体,すなわち資金提供機関,助成番号,個人,大学,企業,雑種を名前付きエンティティ認識タグ(ner)を用いて抽出し,検討した。
その結果,WoSにおける資金調達情報の索引付けは不完全であった。
自動抽出されたエンティティの解析により,異なる科学的領域間の異なるタイプのエンティティの分布の差異と異なるパターンが明らかになった。
認識された実体と科学的領域と認識された実体と実体タイプとの間に強い関連が認められた。
引用数と認識された実体数との間には無視できる相関関係がみられた。
一般に、認識文中の単語数は、承認された資金組織、大学、個人、雑多な団体の数と正の相関関係にある。
同時に、文数の多い認識テキストには、個人や雑多なカテゴリーがより多く認識されている。
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