Visual Subject Analysis for Dublin Core Research / L'analyse visuelle de sujet aux fins de la recherche Dublin Core
Notice bibliographique
Résumé
The primary purpose of this article is to conduct a subject analysis on Dublin Core research, investigate subject topics related to Dublin Core research, and reveal their dynamics over time.Documents related to Dublin Core research were identified in authoritative and comprehensive databases of Web of Science, and subject terms were extracted from the relevant documents.These raw terms were regularized, and the multidimensional scaling (MDS) visualization analysis method was applied to reveal semantic relationships among subject terms.The temporal analysis on the related subject terms added a unique dimension to the study.Three periods (from 1997 to 2001; from 2002 to 2006; and from 2007 to 2011), in addition to the entire period (from 1997 to 2011), were analysed and compared in the visual contexts.Obsolete topics, newly emerging topics, and basic topics on Dublin Core research were identified and analysed in temporal subject analysis.Topic changes in the three periods are shown.The findings of this study reveal the hidden patterns of subject associations, illustrate themes of Dublin Core research and their dynamics over time, and shed light on the understanding of Dublin Core research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».