Global ranking of knowledge management and intellectual capital academic journals: 2013 update
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to update a global ranking of knowledge management and intellectual capital (KM/IC) academic journals. Design/methodology/approach Two different approaches were utilized: a survey of 379 active KM/IC researchers; and the journal citation impact method. Scores produced by the application of these methods were combined to develop the final ranking. Findings Twenty‐five KM/IC‐centric journals were identified and ranked. The top six journals are: Journal of Knowledge Management, Journal of Intellectual Capital, The Learning Organization, Knowledge Management Research & Practice, Knowledge and Process Management and International Journal of Knowledge Management. Knowledge Management Research & Practice has substantially improved its reputation. The Learning Organization and Journal of Intellectual Capital retained their previous positions due to their strong citation impact. The number of KM/IC‐centric and KM/IC‐relevant journals has been growing at the pace of one new journal launch per year. This demonstrates that KM/IC is not a scientific fad; instead, the discipline is progressing towards academic maturity and recognition. Practical implications The developed ranking may be used by various stakeholders, including journal editors, publishers, reviewers, researchers, new scholars, students, policymakers, university administrators, librarians and practitioners. It is a useful tool to further promote the KM/IC discipline and develop its unique identity. It is important for all KM/IC journals to become included in Thomson Reuters' Journal Citation Reports. Originality/value This is the most up‐to‐date ranking of KM/IC journals.
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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 | 0,011 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,059 | 0,066 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».