A scientometric analysis of the Proceedings of the McMaster World Congress on the Management of Intellectual Capital and Innovation for the 1996‐2008 period
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.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper seeks to present a scientometric analysis of the Proceedings of the McMaster World Congress on the Management of Intellectual Capital and Innovation for the 1996‐2008 period in order to better understand the evolution and identity of the discipline. Design/methodology/approach Qualitative and quantitative data analysis techniques were applied to determine author distribution, country, individual and institutional‐level productivity rankings, and employed methodologies. Findings It was found that an average manuscript was written by 1.73 authors. The USA, Canada and the UK were the three most productive countries, which is consistent with prior KM/IC productivity research. Most productive institutions were the University of Calgary (Canada), Polytechnic University of Catalonia (Spain) and Universidad de Oviedo (Spain). The most productive individuals were James Falconer, Jose Maria Viedma Marti and Scott Erickson. Lotka's α , which represents the degree of conference delegate retention rate, was established as 2.7. Case studies were the most frequent method of inquiry, followed by framework development and literature reviews. Surveys and usage of secondary data were the leading empirical methodologies. Interviews, laboratory experiments, and field studies were under‐represented. Research limitations/implications The findings offer valuable insights into the state and development of the KM/IC discipline and shed some light on its identity. Practical implications Scientometric analyses are of primary interest for academic researchers and therefore the practical implications of this study are limited. Originality/value The research reported is among the first to investigate the issue of the KM/IC discipline identity from a descriptive perspective.
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Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découle