Intellectual and social similarity among scholarly journals: An exploratory comparison of the networks of editors, authors and co-citations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores, by using suitable quantitative techniques, to what extent the intellectual proximity among scholarly journals is also proximity in terms of social communities gathered around the journals. Three fields are considered: statistics, economics and information and library sciences. Co-citation networks represent intellectual proximity among journals. The academic communities around the journals are represented by considering the networks of journals generated by authors writing in more than one journal (interlocking authorship: IA), and the networks generated by scholars sitting on the editorial board of more than one journal (interlocking editorship: IE). Dissimilarity matrices are considered to compare the whole structure of the networks. The CC, IE, and IA networks appear to be correlated for the three fields. The strongest correlation is between CC and IA for the three fields. Lower and similar correlations are obtained for CC and IE, and for IE and IA. The CC, IE, and IA networks are then partitioned in communities. Information and library sciences is the field in which communities are more easily detectable, whereas the most difficult field is economics. The degrees of association among the detected communities show that they are not independent. For all the fields, the strongest association is between CC and IA networks; the minimum level of association is between IE and CC. Overall, these results indicate that intellectual proximity is also proximity among authors and among editors of the journals. Thus, the three maps of editorial power, intellectual proximity, and authors communities tell similar stories.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle