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Enregistrement W2775863090 · doi:10.5530/jscires.6.3.26

Mobile Cloud Computing: A Scientometric Assessment of Global Publications Output during 2007-16

2018· article· en· W2775863090 sur OpenAlexaboutno aff
BM Gupta, SM Dhawan, Ritu Gupta

Notice bibliographique

RevueJournal of Scientometric Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueIoT and Edge/Fog Computing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScopusCitation impactCitationChinaCloud computingIndex (typography)Political scienceLibrary scienceBusinessComputer scienceWorld Wide WebMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper examines 3779 global publications on mobile cloud computing research, as covered in Scopus database during 2007-16, experiencing an annual average growth rate of 139.6% and qualitative impact averaged to 4.22 citations per paper. The top 10 most productive countries individually contributed global share from 2.91% to 22.41%, with largest global publication share coming from China (22.41%), followed by USA (19.32%), etc. Together, the 10 most productive countries accounted for 85.74% share of global publication output during 2007-16. Five out of 10 countries have scored relative citation index above the world average of 1: Malaysia (2.41), USA (1.87), U.K. (1.79), Canada (1.43) and Italy (1.16) during 2007-16. The international collaborative publications share of top 10 most productive countries varied from 9.74% to 67.19% in mobile cloud computing research during 2007-16. Computer Science, among subjects, contributed the largest publication share (85.79%), followed by engineering (28.37%), mathematics and social sciences (10.64% and 5.58%) etc. during 2007-16. The top 20 most productive organizations and authors together contributed 18.92% and 9.98% respectively as their share of global publication output and 37.07% and 24.28% respectively as their share of global citation output during 2007-16. Among the total journal output of 5673 papers, the top 20 journals contributed 30.01% share to the global journal output during 2007-16. Of the total mobile computing research, the top 15 highly cited publications registered citations from 99 to 848 and they together received 3834 citations, with 255.60 citations per paper. These 15 highly cited papers involved the participation of 26 authors and 27 organizations. These 15 highly cited papers were published in 8 journals, of which 4 papers were published in IEEE Communication Surveys and Tutorials, 2 papers in Mobile Networks and Applications, and 1 paper each in other journals.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie, Communication savante
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,255
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0200,123
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,338 · 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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