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Academics evaluating academics: a methodology to inform the review process on top of open citations
arXiv - CS - Computers and Society Pub Date : 2021-06-10 , DOI: arxiv-2106.05725 Federica Bologna, Angelo Di Iorio, Silvio Peroni, Francesco Poggi
arXiv - CS - Computers and Society Pub Date : 2021-06-10 , DOI: arxiv-2106.05725 Federica Bologna, Angelo Di Iorio, Silvio Peroni, Francesco Poggi
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.
中文翻译:
学者评估学者:一种在公开引用基础上为审查过程提供信息的方法
过去,有几项工作研究了在研究评估练习中结合定量和定性方法的方法。在这项工作中,我们旨在引入一种方法来探索基于引文的指标(仅考虑开放书目和引文数据计算)是否可以深入了解研究评估练习的人类同行评审是如何进行的。为了了解是否以及哪些指标提供了相关信息,我们建议使用一系列机器学习模型来复制研究评估练习委员会的决定。
更新日期:2021-06-11
中文翻译:
学者评估学者:一种在公开引用基础上为审查过程提供信息的方法
过去,有几项工作研究了在研究评估练习中结合定量和定性方法的方法。在这项工作中,我们旨在引入一种方法来探索基于引文的指标(仅考虑开放书目和引文数据计算)是否可以深入了解研究评估练习的人类同行评审是如何进行的。为了了解是否以及哪些指标提供了相关信息,我们建议使用一系列机器学习模型来复制研究评估练习委员会的决定。