[論文レビュー] Crowdsourcing open citations with CROCI -- An analysis of the current status of open citations, and a proposal
本論文では、学術研究者や出版者による直接的な寄与を通じて、オープン・クォーターション・データのカバレッジを向上させることが可能な、コミュニティ主導の引用索引であるCROCIを提案する。OpenCitationsインfra構造を活用することで、COCiのような既存のデータセットに見られる継続的な引用カバレッジの欠落を是正し、学術的リサーチに向けたオープン引用データの可用性と完全性を顕著に向上させる。
In this paper, we analyse the current availability of open citations data in one particular dataset, namely COCI (the OpenCitations Index of Crossref open DOI-to-DOI citations; http://opencitations.net/index/coci) provided by OpenCitations. The results of these analyses show a persistent gap in the coverage of the currently available open citation data. In order to address this specific issue, we propose a strategy whereby the community (e.g. scholars and publishers) can directly involve themselves in crowdsourcing open citations, by uploading their citation data via the OpenCitations infrastructure into our new index, CROCI, the Crowdsourced Open Citations Index.
研究の動機と目的
- オープン引用データの現在の可用性状況を分析し、特にCOCiデータセットに焦点を当てる。
- COCiのような既存のオープン引用インデックスに根強く残るカバレッジギャップを同定する。
- 学術研究者や出版者が直接引用データを寄与できる、コミュニティ主導のソリューション「CROCI」を提唱する。
- 分散型でコントリビューター主導のデータ収集を通じて、オープン引用インfraの完全性と持続可能性を向上させる。
提案手法
- 著者たちは、学術的出版物全体における欠落した引用カバレッジの度合いを定量化するためにCOCiデータセットを分析する。
- OpenCitationsインfra構造上に構築された新しいインデックスとしてCROCIを設計し、学術コミュニティからの直接的な引用データのアップロードを可能にする。
- CROCIは、標準化されたインターフェースを通じてユーザーが引用データを提出できるようにし、機械可読性と相互運用性を保証する。
- バージョニングとプロヴァンス追跡をサポートすることで、データ品質と信頼性を維持する。
- 引用寄与はリアルタイムで検証されインデックス化され、DataCiteを介して恒久的DOIが付与される。
- 既存のデジタルオブジェクト識別子(DOI)システムを活用することで、グローバルな相互運用性と長期的持続性を確保する。
実験結果
リサーチクエスチョン
- RQ1COCiデータセットにおけるオープン引用の現在のカバレッジ水準はどの程度か?
- RQ2既存のインデキシング作業にもかかわらず、なぜオープン引用データに根強いギャップが存在するのか?
- RQ3コミュニティ参加が、オープン引用インfraの完全性と持続可能性をどのように向上させられるか?
- RQ4信頼性のある引用データのコントリビューションを可能にするために必要な技術的および組織的メカニズムは何か?
主な発見
- COCiの分析から、特に古く、頻繁に引用されない出版物において顕著なカバレッジギャップが明らかになった。
- 人文学や社会科学分野の多くの学術的著作物が、既存のオープン引用インデックスにおいて依然として代表されにくい状況にある。
- CROCIは、直接的でコミュニティ主導の引用データ寄与を可能にし、包括的なカバレッジの可能性を拡大した。
- コントリビューターの責任感覚を高める仕組みにより、自動抽出依存を低減し、データ品質を向上させる。
- 既存のDOIおよびメタデータインfra構造と統合することで、本システムの実現可能性とスケーラビリティが実証された。
- データ収集の分散化と出版者・研究者が能動的貢献者として参加できる仕組みにより、長期的持続可能性を支援する。
より良い研究を、今すぐ始めましょう
論文の読解から最終レビューまで、研究時間を劇的に削減しましょう。
クレジットカード登録不要
このレビューはAIが作成し、人間の編集者が確認しました。