論文の概要: How Do We Engage with Other Disciplines? A Framework to Study Meaningful Interdisciplinary Discourse in Scholarly Publications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.17020v1
- Date: Thu, 15 Jan 2026 23:16:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-02 02:21:38.499192
- Title: How Do We Engage with Other Disciplines? A Framework to Study Meaningful Interdisciplinary Discourse in Scholarly Publications
- Title（参考訳）: 他学派との関わり方 : 学術出版における意味ある学派間談話の枠組み
- Authors: Bagyasree Sudharsan, Alexandria Leto, Maria Leonor Pacheco,
- Abstract要約: 本稿では,学際的な自然言語処理(NLP)の出版物における引用エンゲージメントの評価のための枠組みを提案する。
本手法では, 学際的な作業に適した引用目的の分類法を導入し, 注釈研究によって支援する。
我々は,NLPと計算社会科学の交点における出版物の徹底的な分析を通じて,この枠組みの有用性を実証する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.273878997257924
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the rising popularity of interdisciplinary work and increasing institutional incentives in this direction, there is a growing need to understand how resulting publications incorporate ideas from multiple disciplines. Existing computational approaches, such as affiliation diversity, keywords, and citation patterns, do not account for how individual citations are used to advance the citing work. Although, in line with addressing this gap, prior studies have proposed taxonomies to classify citation purpose, these frameworks are not well-suited to interdisciplinary research and do not provide quantitative measures of citation engagement quality. To address these limitations, we propose a framework for the evaluation of citation engagement in interdisciplinary Natural Language Processing (NLP) publications. Our approach introduces a citation purpose taxonomy tailored to interdisciplinary work, supported by an annotation study. We demonstrate the utility of this framework through a thorough analysis of publications at the intersection of NLP and Computational Social Science.
- Abstract（参考訳）: 学際的な仕事の人気が高まり、この方向に制度的なインセンティブが高まる中、出版物が複数の分野からアイデアを取り入れているかを理解する必要性が高まっている。
アフィリエイトの多様性、キーワード、引用パターンといった既存の計算手法は、引用作業を進めるために個々の引用がどのように使われているかは考慮していない。
このギャップに対処するため、先行研究では引用目的を分類する分類法が提案されているが、これらの枠組みは学際研究には適していないため、引用エンゲージメントの質を定量的に測定することができない。
本稿では,これらの制約に対処するために,学際的自然言語処理(NLP)出版物における引用エンゲージメントの評価フレームワークを提案する。
本手法では, 学際的な作業に適した引用目的の分類法を導入し, 注釈研究によって支援する。
我々は,NLPと計算社会科学の交点における出版物の徹底的な分析を通じて,この枠組みの有用性を実証する。
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