Scientometric Analysis of Contributions to the Journal College and Research Libraries (1997-2011)
Notice bibliographique
Résumé
In this study an attempt is made to investigate the scholarly communications in College & Research Libraries journal during the period of 1997-2011 and to study the key dimensions of its publication trends. For the analysis of the study 15 volumes containing 90 issues have been taken up for evaluation. Necessary bibliometric measures are applied to analyse different publication parameters. It is found that, contributions of articles to each volume of College & Research Libraries is nearly consistent and on an average 32 articles have been published every year. Single authored articles are found to be the highest followed by two and three authored articles. The average degree of collaboration in College & Research Libraries is 0.57. The average author per article is 1.88 for 479 articles. Lotka’s law is tested and confers to a value of n=3.22. In all 12893 citations have been appended to 479 articles during the period 1997-2011. Journals (59.95 per cent) are the top form of source used by authors followed by books (17.32 per cent), webpages (7.44 per cent) and reports (3.95 per cent). Ranked list of prolific authors and ranked list of journals is prepared and presented in respective tables. Deborah D Blecic and Stephen E Wiberley have topped the ranked list of prolific authors with 6 articles each. College & Research Libraries which is also the source journal of this study has topped the ranked list of journals with 1311 (16.96 per cent) citations. USA has topped the list of ranking of country productivity with 93.24 per cent contributions followed by Canada and China.
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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 | 0,005 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,073 | 0,111 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».