Conférence
Notice
Lieu de réalisation
Paris, France
Langue :
Français
Crédits
Richard Dickinson (Traduction), André Brasil (Intervention)
Détenteur des droits
Direction des données ouvertes de la recherche (DDOR) du CNRS
Conditions d'utilisation
CC BY (Attribution)
Citer cette ressource :
André Brasil. science-ouverte-CNRS. (2024, 27 novembre). Bases bibliométriques ouvertes dans le classement de Leiden , in JSO CNRS 2024. [Vidéo]. Canal-U. https://www.canal-u.tv/162608. (Consultée le 15 mai 2025)
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Bases bibliométriques ouvertes dans le classement de Leiden

Réalisation : 27 novembre 2024 - Mise en ligne : 6 mai 2025
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Descriptif

Journée pour la science ouverte au CNRS 2024

Mercredi 27 novembre 2024 Paris, France

Le récit de cette journée est disponible sur CNRS Info

 

Bases bibliométriques ouvertes dans le classement de Leiden

André Brasil, chercheur au Centre for Science and Technology Studies (CWTS) de l'Université de Leiden

Résumé de l'intervention

The CWTS Leiden Ranking was originally created as a response to traditional rankings' limitations, aiming to provide a more nuanced and multidimensional perspective on university performance through appropriate bibliometric data use. By offering indicators on scientific impact, collaboration, and open access publishing, it moves beyond the "one-size-fits-all" approach of many rankings.

The Leiden Ranking Open Edition builds on this foundation by addressing another critical issue: reliance on proprietary publication databases. It uses open data from OpenAlex, replacing the traditional Web of Science data, and openly publishes its algorithms and data. This enables transparency, independent verification, and more informed discussions about research evaluation.

The Open Edition 2024 covers the same 1,506 universities as the traditional version, with most indicators showing strong correlations. However, challenges remain, as OpenAlex relies on external metadata contributions, which can result in inconsistencies, particularly in affiliation mapping and institutional representation. These issues underscore the need for stakeholder collaboration to improve data reliability while reminding users to critically assess the ranking's limitations and those of its underlying datasets.

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Disciplines :
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