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Enregistrement W3084756338 · doi:10.22452/mjlis.vol25no2.4

Bibliometric mapping of top papers in Library and Information Science based on the Essential Science Indicators Database

2020· article· en· W3084756338 sur OpenAlexaboutno aff
Jie Sun, Bao‐Zhong Yuan

Notice bibliographique

RevueMalaysian Journal of Library & Information Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiverse Approaches in Healthcare and Education Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLibrary scienceChinaWeb of scienceField (mathematics)Subject (documents)InformaticsInformation scienceComputer scienceVisualizationWorld Wide WebData sciencePolitical scienceMEDLINEData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study analyzed top papers published in the field of Library and Information Science (LIS) published between 2009 and 2019 and included in the Web of Science (WoS) subject category “Information Science & Library Science”. Data of the 501 top papers were extracted from the Essential Science Indicators (ESI) database comprising 499 highly cited papers and 16 hot papers in the field. The distributions of document type, language of publication, scientific output, and publication of journals are reported in this paper. The co-authorship network visualization of authors, organizations and countries, co-occurrence network visualization of all keywords are visualized using VOSviewer software. The 501 papers, all written in English language, were from 1,579 authors employed at 680 organizations based in 59 countries/territories. The papers were published in 40 journals in the field. The top 5 core journals ranked based on the impact factor (IF) were MIS Quarterly, Journal of the American Medical Informatics Association, International Journal of Information Management, Journal of the Association for Information Science and Technology, and Information Management. The top 5 organizations were University of Maryland (USA), University of Wolverhampton (UK), Vanderbilt University (USA), Indiana University (USA), and Wuhan University (China). Authors from the following countries contributed the most - USA, People’s Republic of China, England, Canada and Netherlands. Based on network map using VOSviewer, there were micro, meso and macro level collaborations based on common interests in a specific topics. Analysis of all keywords showed that the research were distributed into 6 clusters. This study concludes that one important characteristic of top papers is the journal reputation, therefore authors can choose their ideal journal with a high JIF and quartile to publish papers in the English language related to this research field.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
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 enseignants0,847
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,1530,199
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations34
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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