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Enregistrement W1523181615 · doi:10.18438/b89042

Thematic Categorization and Analysis of Peer Reviewed Articles in the LISA Database, 2004-2005

2009· article· en· W1523181615 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueLibrary Science and Information
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCategorizationComputer scienceInformation retrievalThematic mapLibrary scienceWorld Wide WebArtificial intelligenceCartographyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Review of: 
 Gonzalez-Alcaide, Gregorio, Lourdes Castello-Cogolles, Carolina Navarro-Molina, et al. “Library and Information Science Research Areas: Analysis of Journal Articles in LISA.” Journal of the American Society for Information Science and Technology 59.1 (2008): 150-4.
 
 Objective – To provide an updated categorization of Library and Information Science (LIS) publications and to identify trends in LIS research.
 
 Design – Bibliometric study.
 
 Setting – The Library and Information Science Abstracts (LISA) database via the CSA Illumina interface.
 
 Subjects – 11,273 item records published from 2004-2005 and indexed in LISA.
 
 Methods – First, a search was set up to retrieve all records from 2004-2005, limited to peer review items (called “arbitrated works” by the authors (150)) and excluding book reviews. Second, thematic descriptor terms used for the records were identified. Frequency counts for descriptor term occurrence were compiled using Microsoft Access and Pajek software programs. From the results of this search, the top terms were analyzed using the Kamada-Kawai algorithm in order to eliminate descriptor term co-occurrence frequencies under 30. A cluster analysis was used to depict thematic foci for the remaining records, providing a co-word network that visually identified topic areas of most frequent publication. Conclusions were drawn from these findings, and recommendations for further research were provided.
 
 Main Results – The authors identified 18 “thematic research core fields” (152) clustered around three large categories, “World Wide Web”, “Education”, and “Libraries”, plus 12 additional peripheral categories, and provided a schematic of field interrelationships.
 
 Conclusion – Domains of greatest focus for research “continue to be of practical and applied nature,” (153) but include increased emphasis on the World Wide Web and communications technologies, as well as on user studies. A table of the most frequently occurring areas of research along with their top three descriptor terms is provided (Table 1, 152) (e.g., “World Wide Web” as the top area of research, with “online information retrieval” (268 occurrences), “searching” (132 occurrences), and “web sites” (115 occurrences)).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil0,660

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,387
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle