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Enregistrement W3009671763 · doi:10.1177/0961000620907958

Collaboration clusters, interdisciplinarity, scope and subject classification of library and information science research from Africa: An analysis of Web of Science publications from 1996 to 2015

2020· article· en· W3009671763 sur OpenAlexaff
Toluwase Asubiaro, Oluwole Martins Badmus

Notice bibliographique

RevueJournal of Librarianship and Information Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope (computer science)Subject (documents)Information scienceLibrary scienceComputer scienceData sciencePolitical scienceWorld Wide WebSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the trends in the scope and subject classifications of library and information science research from authors that are affiliated with institutions in Africa. Library and information science journal articles and conference proceedings from the 54 African countries that were published between 2006 and 2015 and indexed in the Web of Science were retrieved for the study. After the removal of non-relevant articles and articles that were not available online, the library and information science publications were classified based on subject and scope. Results from the analysis of author keywords, country of affiliation, subject and scope classification were also visualized in network maps and bar charts. Frequency analysis shows that though computer science had the most profound influence on Africa’s library and information science research, its influence came to prominence in 2004. Furthermore, North African countries exhibited features that are different from the rest of Africa; they contributed most on core computer classifications while other African countries focused more on the social science-related aspects of library and information science. Unlike other regions in Africa, the North African countries also formed a dense collaboration cluster with strong interests in subjects that are conceptual and global in scope. The collaboration clustering analysis revealed an influence of some colonial languages of as a basis for forging strong collaboration between African and non-African countries. On the other hand, African countries tend to collaborate more with countries in their regions. Lastly, human computer interaction and library and information science history subject classifications were almost nonexistent. It is recommended that further studies should investigate why certain subject classifications are not well represented.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,969
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0310,042
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,419
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,096 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations30
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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