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Enregistrement W2007038115 · doi:10.7553/77-2-59

How to overcome some of the challenges that African scholars are facing in conducting informetrics research

2011· article· en· W2007038115 sur OpenAlex
Isola Ajiferuke

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSouth African Journal of Libraries and Information Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformetricsLimitingCitationComputer scienceLibrary scienceBibliometricsSociologyData scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article provides evidence to show that the contributions of African researchers to the informetrics literature are minimal. The three main challenges identified as limiting the contributions of African scholars to the informetrics literature are lack of appropriate skills, inadequate data collection sources, and unaffordable analytical tools. To overcome these challenges, it is suggested that regular pre-conference workshops on informetrics should be organized, an African Citation Index should be developed, and the use of free analytical tools should be encouraged.

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)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,077
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie, Communication savante
Catégories consensuellesMétarecherche, Bibliométrie, Communication savante
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,077
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0560,129
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,034
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,729
Tête enseignante GPT0,478
Écart entre enseignants0,251 · 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