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Enregistrement W2150098308 · doi:10.46743/2160-3715/2013.1492

Toddling Towards Childhood: A Bibliometric Analysis of the First QROM Lustrum (2006 - 2010)

2015· article· en· W2150098308 sur OpenAlexaboutno aff
Eduardo Infante Rejano

Notice bibliographique

RevueThe Qualitative Report · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeSociologyDiversity (politics)Social scienceSample (material)Qualitative researchContent analysisNarrative inquiryPublic relationsPolitical scienceAnthropologyLiterature

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The first years in the life of a journal are the most difficult ones as editors need to advertise it effectively and attract worldwide researchers to safeguard its launch and maintenance. This study provides a bibliometric analysis of the first lustrum of the journal Qualitative Research in Organizational and Management (QROM) in an attempt to assess its production both in methodological and conceptual terms. The sample was made up of 66 articles by 109 (co - )authors from 66 institutions. A total of 53.2% of contributors were female and were responsible for 42.4% of the single - authored articles (compare to 34.8% of only - male articles). Eight “invisible schools , ”, 37.5% national ones, were obtained by relating authors to sharing co - authors (grade 1), institutions (grade 2) or cities (grade 3). The most productive authors were Cassell, Grandy, and McKenna, the first two being developers of invisible schools. The number of articles, theoretical perspectives, and diversity of applied techniques has increased in QRO M over the lustrum period with UK and Canada as most prolific countries followed by USA, Sweden, and Australia. Most articles dealt with organizational and managerial issues under discourses or narrative perspectives using interviews and sense - making theories. The evolution of these findings is also presented.

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesMétarecherche, Bibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,430
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0140,144
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,489
Tête enseignante GPT0,598
Écart entre enseignants0,110 · 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

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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