Bibliometric Analysis of <i>Human Factors</i> (1970-2000): A Quantitative Description of Scientific Impact
Notice bibliographique
Résumé
Bibliometric analyses use the citation history of scientific articles as data to measure scientific impact. This paper describes a bibliometric analysis of the 1682 papers and 2413 authors published in Human Factors from 1970 to 2000. The results show that Human Factors has substantial relative scientific influence, as measured by impact, immediacy, and half-life, exceeding the influence of comparable journals. Like other scientific disciplines, human factors research is a highly stratified activity. Most authors have published only one paper, and many papers are cited infrequently, if ever. A small number of authors account for a disproportionately large number of the papers published and citations received. However, the degree of stratification is not as extreme as in many other disciplines, possibly reflecting the diversity of the human factors discipline. A consistent trend of more authors per paper parallels a similar trend in other fields and may reflect the increasingly interdisciplinary nature of human factors research and a trend toward addressing human-technology interaction in more complex systems. Ten of the most influential papers from each of the last 3 decades illustrate trends in human factors research. Actual or potential applications of this research include considerations for the publication and distribution policy of Human Factors.
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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 | 0,008 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,130 | 0,200 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».