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Enregistrement W2141830052 · doi:10.1111/j.1936-4490.2002.tb00674.x

Measuring Canadian Business School Research Output and Impact

2002· article· fr· W2141830052 sur OpenAlexaffvenueabout
Erhan Erkut

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Administrative Sciences / Revue Canadienne des Sciences de l Administration · 2002
Typearticle
Languefr
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPer capitaPolitical scienceCitationProduction (economics)Knowledge productionCitation impactEconomicsSociologyPhilosophyComputer scienceMicroeconomicsDemographyKnowledge management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The goal of this paper is to quantify both the output and the impact of the past decade's scholarly research carried out by those academics currently employed by Canadian business schools, using journal paper counts and citation analysis. We find that the per capita paper output in Canadian business schools is relatively low and is declining. We also find that there are significant differences across Canadian business schools, and that the paper and citation credits are highly variable, with a few “stars” producing most of the impact. Résumé Dans cet article nous essayons de mesurer le rendement et l'impact de la recherche académique dans les écoles canadiennes d'affaires pendant la dernière décennie, en utilisant le comptage des articles publiés et le nombre de citations dans un ensemble des revues spécialisées. Nous constatons que la production des articles par les écoles canadiennes est relativement basse et que la tendance va en empirant. De plus, nous constatons qu'il y a des différences significatives parmi les écoles canadiennes en termes de production académique, avec quelques chercheurs responsables pour la majorité de la production totale.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,065
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,076
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie, Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Bibliométrie, Études des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,381
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0650,076
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0510,119
Études des sciences et des technologies0,0080,025
Communication savante0,0140,005
Science ouverte0,0050,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,777
Tête enseignante GPT0,535
Écart entre enseignants0,242 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2002
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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