Quantifying the research impact of the Sustainable Forest Management Network in the social sciences: a bibliometric study
Notice bibliographique
Résumé
This research note presents the results of a bibliometric analysis that was conducted to better understand the impact that Sustainable Forest Management Network (SFMN) funded research had in the forest-related social and Aboriginal research communities. We applied two indicators of research impact: (i) research outputs and (ii) citations. Our results suggest that the SFMN’s research outputs were highest in the fields of economics, sociology, and political science and law. The number of research articles that acknowledged the SFMN was 30% of the total research output of the SFMN-funded Principal Investigators. These articles represented 3% of the social science articles published in the Forestry Chronicle (the journal most frequently used by SFMN-funded Principal Investigators). Research output related to Aboriginal forestry indicated that the SFMN had a significant influence on the development of the field. Our citation analysis indicated that the average number of citations per SFMN-acknowledged publication in the social sciences was approximately the same as the international impact standard in the field. These results suggest that the SFMN-funded research in the social sciences compared very well with the international research standards in forest-related social sciences.
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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 | 0,034 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,073 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».