論文の概要: On the performativity of SDG classifications in large bibliometric databases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03007v1
• Date: Sun, 5 May 2024 17:28:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-07 15:33:57.846549
• Title: On the performativity of SDG classifications in large bibliometric databases
• Title（参考訳）: 大型書誌データベースにおけるSDG分類の性能について
• Authors: Matteo Ottaviani, Stephan Stahlschmidt,
• Abstract要約: 大規模な文献データベースは、それぞれの分類において国連の持続可能な開発目標を引き継いだ。 本研究では,大規模言語モデル (LLM) の特徴を用いて,多様なSDG分類から得られる「データバイアス」をバイオロメトリデータに応用することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Large bibliometric databases, such as Web of Science, Scopus, and OpenAlex, facilitate bibliometric analyses, but are performative, affecting the visibility of scientific outputs and the impact measurement of participating entities. Recently, these databases have taken up the UN's Sustainable Development Goals (SDGs) in their respective classifications, which have been criticised for their diverging nature. This work proposes using the feature of large language models (LLMs) to learn about the "data bias" injected by diverse SDG classifications into bibliometric data by exploring five SDGs. We build a LLM that is fine-tuned in parallel by the diverse SDG classifications inscribed into the databases' SDG classifications. Our results show high sensitivity in model architecture, classified publications, fine-tuning process, and natural language generation. The wide arbitrariness at different levels raises concerns about using LLM in research practice.
• Abstract（参考訳）: Web of Science、Scoops、OpenAlexなどの大規模な書誌データベースは、書誌分析を促進するが、科学的成果の可視化や、参加するエンティティのインパクト測定に影響を及ぼす。 近年、これらのデータベースは国連の持続可能な開発目標(SDG)をそれぞれの分類に取り入れており、その多様性が批判されている。 本研究は,5つのSDGを探索することにより,多種多様なSDG分類から書誌データに注入される「データバイアス」について,大規模言語モデル(LLM)の特徴を用いて学習することを提案する。 データベースのSDG分類に記述された多様なSDG分類によって並列に微調整されたLCMを構築する。 その結果, モデルアーキテクチャ, 分類された出版物, 微調整プロセス, 自然言語生成において高い感度が得られた。 異なるレベルでの広い仲裁性は、研究実践におけるLLMの使用に関する懸念を提起する。

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