Bibliometric Analysis of Educational Research Articles Published in the Field of Social Study Education Based on Web of Science Database
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to examine scientific articles related to Social Studies education in terms of bibliometric tools. Case study method, one of the qualitative research methods, was used in the study. The range of the relevant bibliometric data from the WoS database produced by Clarivate Analytics covers between 1975 and January 2020. In the study, bibliometric analysis technique was used. In the analyses made, it was revealed that 228 of the 64,338,472 studies registered in the WoS database were studies on Social Studies between the years 1975 and 2020. It was observed that 154 (67.54%) of these records were included in the education / training research category. In the analysis, it was seen that the most common type of publication related to Social Studies education was 154 studies and articles. However, it was determined that approximately 84 of the published articles have been published in the last five years. This rate shows that educational researches related to Social Studies education have increased in recent years. Again in the analyses, it was seen that there are 246 different authors contributing to the field. It was found that a total of 318 different keywords were used in 154 articles and the most effective journal was Theory and Research in Social Education magazine. In addition, it was figured out that researchers from 18 different countries published articles that contributed to the field. In this context, the most active countries are the United States, Turkey and Canada respectively. Turkey's ranking second amongst 24 articles from 18 different countries shows that it is influential in the field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,185 | 0,186 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».