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Enregistrement W2625867801 · doi:10.22054/jks.2017.15975.1109

تحلیل سطوح همکاری علمی پژوهشگران ایرانی در پایگاه وبآوساینس : مطالعه موردی حوزه علوم اجتماعی

2017· article· fa· W2625867801 sur OpenAlexaboutno aff
زهره پورکریمی دارنجانی, گلنسا گلینی مقدم, علی جلالی دیزجی

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2017
Typearticle
Languefa
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study is to analyze the scientific cooperation network of Iranian researchers in the field of social sciences at the Web-based site from the beginning to the end of 2014. Scientometrics and network analysis indicators were used. Statistical population consists of scientific production of Iranian researchers in the Web of Science since the appearance of the first publication (with an affiliation to an Iranian university/institute) to the end of 2014 (9318 articles). The data were extracted from the Web of Science and analysed by Bibexcel, HistCite, and VOS Viewer. The findings of the research indicate that the articles of cooperation in the field of social sciences have been on a par with the following years. Based on the findings of the research, Iran's position in Middle Eastern countries is ranked third among the countries of Zionist regime and Turkey in terms of scientific production. Iran collaborated most with USA, UK, and Canada.The result showed 46.08 percent inter-institutional collaboration, 24.55 per cent intra-institutional collaboration, and 22 percent international collaboration. Overall, results indicated the average collaboration coefficient was 64%, and the trend has been upward, which indicates an increased willingness by Iranians authors for cooperative papers. The most dominated model of authorship was two and three authored articles respectively. In general, the findings of this study indicate the willingness of researchers to produce science in a collaborative way.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,011

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 Opus0,904
Tête enseignante GPT0,779
Écart entre enseignants0,125 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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