Author bibliographic coupling: Another approach to citation‐based author knowledge network analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While bibliographic coupling (BC) as a measure of relatedness between documents was proposed a full decade before co‐citation, interest in applying BC to mapping the intellectual structure of research areas has only recently resurged, perhaps because it allows researchers to circumvent problems of the so far dominant co‐citation analysis. Especially for mapping the intellectual structure of a research field as represented by its authors, author co‐citation analysis (ACA) has frequently been applied over the last two decades, but no author BC analysis has so far been attempted. In this paper, we define author BC and conduct an author BC analysis of the Information Science field using the same dataset as that used in our previous ACA study, which covers Information Science during 1996‐2005. We find that these two citation‐based author knowledge network analysis methods complement each other, with one providing a more realistic picture of the state of research within the IS field and the other revealing the structure of both internal and external influences on the IS research. In combination, the two methods provide a more comprehensive view of the intellectual structure of the IS field than either of them alone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,017 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,074 | 0,685 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».