UK Library and Information Science Research is Having a Significant Influence on Research in Other Subject Disciplines
Notice bibliographique
Résumé
Objective – To quantify the value of librarianship and information science (LIS) exports knowledge to other subject disciplines. Design – Bibliometric study. Setting – LIS departments in U.K. universities. Subjects – 232 LIS research articles published between 2001 and 2007. Methods – Data from the 2008 U.K. Research Assessment Exercise were checked to identify 405 research articles submitted by 10 selected university departments (out of a total of 21), which submitted research in the LIS category. The Web of Science database was then searched to see how many of these articles had been cited in other articles (n=232). If the citing article was published in a non-LIS journal it was considered a knowledge export. Journals were defined as non-LIS if they had not been assigned the subject category of Information Science & Library Science by the Journal of Citation Reports. The journal Impact Factors (IFs) of citing journals were then normalized to measure the value of individual knowledge exports to their respective subject disciplines. This was done by comparing a citing journal’s IF with the median journal IF within that subject category. If the citing journal’s IF was above this median it was considered to be a valuable knowledge export. Main Results – The sample of LIS research articles produced a total of 1,061 knowledge exports in 444 unique non-LIS journals. These non-LIS journals covered 146 unique subject categories of which those related to computer science and chemistry/pharmacology cited LIS research with the greatest frequency. Just over three-quarters (n=798) of these citations were considered to be valuable knowledge exports. A sub-analysis showed that LIS articles published in non-LIS journals were significantly more valuable than the knowledge exports published in LIS journals. Conclusion – The validity of bibliometric studies can be improved by adopting the two methodological innovations presented in this study. The first innovation is to avoid over-estimating the number of knowledge exports by discounting “part exports” (i.e., where the citing journal is assigned to multiple subject categories, one of which includes the same as that of the cited reference). The second innovation introduced by this study is to add an extra dimension to the analysis by measuring the value of each knowledge export by taking into account the “normalized” impact factor of citing 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 | 0,016 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,055 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,018 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,009 |
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 ».