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Enregistrement W2969753381 · doi:10.1155/2019/4183065

Dynamic Changes in Maritime Research Capability in Chinese Universities

2019· article· en· W2969753381 sur OpenAlexvenueno aff
Young-Tae Chang, Ah-Hyun Jo, Kyoung-Suk Choi

Notice bibliographique

RevueJournal of Advanced Transportation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Ports and Logistics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaMainland ChinaRanking (information retrieval)Government (linguistics)Regional scienceGeographyPolitical scienceEconomyBusinessEconomicsComputer scienceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study determines the top fifty authors in China and their university affiliations in the maritime transportation field, compared to their world ranking. We refer to China in the broad sense of the Chinese economies, including not only mainland China and Hong Kong, but also Chinese Taipei (Taiwan) and Singapore. This study analyzes sixty-five SSCI and SCI journals in the field of maritime and transportation between the years 2000 and 2015. In terms of ranking, three indicators are employed: total number of articles, weighted score (indication of author contribution), and the impact score. With the exception of Shanghai Jiao Tong University, no other universities selected in the first phase of Project 985, which received billions of dollars in government support/aid, were listed in the world ranking. Star authors are deemed to have contributed greatly to the rankings of their affiliated universities. The future of China’s rankings is bright in view of the increasing number of papers being published by Chinese authors and universities and their strong grounding in quantitative methodologies.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,802
Score d'incertitude au seuil0,406

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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