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Algoritmo de ponderación de autoría para publicaciones académicas: un nuevo cálculo y servidor web ACES para determinar la experiencia

Autores: Wu, Wei-Ling; Tan, Owen; Chan, Kwok-Fong; Ong, Nicole Bernadette; Gunasegaran, David; Gan, Samuel Ken-En

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Algoritmo de ponderación de autoría para publicaciones académicas: un nuevo cálculo y servidor web ACES para determinar la experiencia


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Bioingeniería

Palabras clave

Expertos
Publicaciones académicas
Posiciones de autoría
Plataformas de búsqueda basadas en publicaciones
Sistemas de puntuación de autoría
Procesamiento de lenguaje natural

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 27

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
A pesar de la disponibilidad pública, encontrar expertos en cualquier campo al depender de publicaciones académicas puede ser desafiante, especialmente con el uso de tecnicismos. Incluso después de superar estos problemas, la capacidad de discernir la experiencia a través de las posiciones de autoría a menudo también está ausente en muchas plataformas de búsqueda basadas en publicaciones. Dado que es común en muchos campos académicos que el líder del grupo de investigación o el jefe de laboratorio ocupe la posición de último autor, algunos de los sistemas de puntuación de autoría existentes que asignan un peso decreciente desde el primer autor no reflejarían correctamente al último autor. Para abordar estos problemas, incorporamos procesamiento de lenguaje natural (Common Crawl usando fastText) para recuperar palabras clave relacionadas al usar tecnicismos, así como una puntuación de autoría modificada que permite asignar un mayor peso al último autor. El resultado es un sistema de puntuación clasificado de investigadores en cada búsqueda que implementamos como un servidor web para uso interno llamado Búsqueda de Capacidad y Expertise del laboratorio APD (ACES).

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