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Enregistrement W2998153594 · doi:10.3138/jelis.61.1.2018-0047

How Far Apart Are L and M? The Institutional and Publishing Disconnects between LIS and Museum Studies

2020· article· en· W2998153594 sur OpenAlexaboutno aff
Philip Hider, Mary Anne Kennan

Notice bibliographique

RevueJournal of Education for Library and Information Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublishingLibrary sciencePublicationDisciplineScholarly communicationThe artsPolitical scienceHigher educationSociologySocial scienceComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores two considerations in the push toward joint “LAM” (Library, Archive, and Museum) programs of education and research: the organizational proximity of departments and schools of library and information studies (LIS) and museum studies (MS); and the degree to which individual scholars of LIS and MS share publishing outlets, as an indicator of current levels of scholarly interaction. An environmental scan of LIS and MS programs in the United States, Canada, the United Kingdom, Australia, and New Zealand was conducted to investigate the extent to which the two sets of programs were based in different universities and disciplinary units. A bibliometric survey was also carried out to gauge the extent to which LIS and MS scholars based in Australia publish in common journals, conference proceedings, and books. Findings show that the extent to which LIS and MS programs are offered by the same universities and colleges varies widely across countries, even within the English-speaking world. Further, the results suggest that while museum and curatorial studies tend to be located with arts and humanities disciplines, LIS programs are more likely to be located, particularly in North America, with the social sciences and ICT, although the disciplinary location of LIS programs is relatively diffuse. The bibliometric analysis confirmed the authors’ hypothesis that Australian LIS and MS academics publish in different outlets, with academics from the two groups presenting at only one conference in common and publishing in no common journal in the period studied.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante
Catégories consensuellesCommunication savante
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0060,015
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0140,084
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,455
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,034 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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