Social Media and Libraries:A Scientometric Assessment of World Output, 2003-2014
Notice bibliographique
Résumé
The paper examines 1472 global publications on "social media and libraries" covering the period 2003-14 on a series of indicators. The publications output averaged 62% annual growth. These 1472 global publications received 5350 citations since their publication, averaging 1.68 citations per paper. Only 47.55% publications were cited one or more times. The contribution of top most productive countries (namely USA, U.K., Canada, Spain, Germany, China, Australia, India, Netherlands and Singapore) together accounted for 74.86% share. Netherlands registered the highest share (38.89%) of international collaborative papers among the top 10 countries during 2003-14. The top 15 organizations out of 293 accounted for 12.57% share. The top 10 authors out of 410 accounted for 4.96% share during 2003-14. Journals (57%) and conference proceedings (26.09%) contributed the largest share to global output during 2003-14. The top 15 journals contributed 290 publications(34.20%) during 2003-14. The top 10 most highly cited papers received 1094 citations, from 51 to 401 citations per paper. Blogs contributed the largest share (34.99%) of publications among social media sites, followed by Wikipedia (19.97%), Facebook (13.65%) and others.
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 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 | 0,007 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,091 | 0,157 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».