Grid Computing Research from India: A Bibliometric Assessment of Publications during 2008–2017
Notice bibliographique
Résumé
The paper examines quality and quantity of scientific research in India as reflected in publications output on grid computing on a series of bibliometric indicators. Data were extracted from Scopus database consisting of 1340 publications in grid computing research from India in 10 years during 2008–17 citation impact of 4.33 citations per paper and international collaborative publication share of 12.16%. The paper profiles global publication output and share of 10 most productive countries in grid computing research, 15 most productive Indian organizations and 15 most productive authors on a series of indicators including publications output, number of citations, the relative citation index, citations per paper, h-index and share of international collaborative papers during 2008–17. Computer science, among top 3 subjects, accounted for the largest publication share (90.15%), followed by engineering (26.79%) and mathematics (13.66%). The 15 most leading organizations and authors together contributed 31.57% and 14.25% as their share of Indian publication output and 44.93% and 16.17% as their share of Indian citation output respectively during 2008–17. The most productive Indian organizations were Anna University, Chennai (74 papers) and Thapar University, Patiala (48 papers) The most productive authors were I. Chana of Thapar University, Patiala (21 papers) and N. Mukherjee of Jadavpur University, Kolkata (18 papers). The 15 most productive journals contributed 43.92% share to the Indian journal publication output during 2008–17. The most productive journals were Applied Engineering Research (16 publications), Journal of Grid Computing (14 publications) and Future Generation Computer Systems (13 publications),
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».