The Scientometric Structure of Applied Behaviour Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Social network analysis provides the basis for graphic representation and quantitative analysis of the interactions of complex social systems. Here we report on a new method for using social network analysis to study patterns of scientific activity and potential influence of research interaction groups – i.e., researchers who publish jointly –. Next, we discuss the application of this method to a leading journal in the field of applied behaviour analysis. Data on authors of co-authored articles in the Journal of Applied Behavior Analysis (JABA) and two comparison journals – the Journal of Consulting and Clinical Psychology (JCCP), and the Journal of the American Academy of Child and Adolescence Psychiatry (JAACAP) – published from 2000 to 2010 inclusive were considered to form a social network in a sociometric, or “scientiometric,” analysis. The analysis identified a small number of potentially influential groups or communities of authors publishing in JABA. It appears from this analysis that one of these research groups in particular has the potential to influence research trends in applied behaviour analysis (as represented by JABA authorship interactions). The research interaction groups are not highly specific in terms of the behaviours, procedures, or populations that they frequently deal with. The general scientometric structure found for JABA, consisting of one or two highly influential research interaction groups, no more than 10 active non-influential research interaction groups, and a mass of non-influential micro-communities, was similar to that in the comparison journals looked at in this study.
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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 | 0,067 | 0,304 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,083 | 0,071 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».