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Enregistrement W2524620595 · doi:10.18438/b8js8p

Measuring Scholarly Productivity of Long Island Educational Institutions: Using Web of Science and Scopus as a Tool

2016· article· en· W2524620595 sur OpenAlexvenueno aff
Clara Tran, Selenay Aytaç

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScopusLibrary scienceWeb of scienceProductivityHigher educationPolitical scienceWorld Wide WebComputer scienceMEDLINEEconomic growthEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective – This paper explores how to utilize two well-known library databases, Thomson Reuter’s Web of Science and Elsevier’s Scopus, to quantify Long Island educational institutions’ scholarly productivity. Methods – Institutions located in the Long Island region and within Nassau and Suffolk counties, including the State University of New York (SUNY) colleges, private institutions, and technical schools, were examined for the last 14 years (2000–2013). Eight Long Island institutions were represented in both databases and were included in the study. Results – Of the eight institutions, Stony Brook University produced the most publications indexed in Web of Science and Scopus during the period of 2000–2013. Cold Spring Harbor Laboratory yielded the second most publications during 2000–2013 in both Web of Science and Scopus, but it produced the highest quality publications compared with other institutions excluding Stony Brook University. Although the annual growth rates of Farmingdale State College and New York Institute of Technology increased dramatically in both Web of Science and Scopus, the large proportional increase did not represent a large increase in total value. Additionally, some institutions had a higher number of publications indexed in Web of Science than in Scopus, and others had a higher number of publications indexed in Scopus than in Web of Science. Conclusions – Data were collected from institutions in Long Island with various institutional sizes, the number of faculty members employed may have made an impact on the number of publications. Thus, publication data in this study cannot be used to compare their rankings. Institutions with a similar type and similar size of faculty members should be selected for comparison. Due to the different coverage and scope of Web of Science and Scopus, institutions should use both databases to examine their scholarly output. Furthermore, institutions should consider using altmetrics to capture various impacts of the scholarly output to complement the traditional metrics.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,271
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie, Communication savante
Catégories consensuellesBibliométrie, Communication savante
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,397
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,271
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0150,041
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,399
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,396
Tête enseignante GPT0,490
Écart entre enseignants0,094 · 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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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