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Enregistrement W3089235402 · doi:10.5430/jms.v11n3p55

Exploring Interdisciplinary Relationships Among King Abdulaziz University Departments via ResearchGate: Network Analysis and Visualizations

2020· article· en· W3089235402 sur OpenAlexvenueno aff
Hanan M. Baaqeel, Sara F. Aloufi, Tariq Elyas

Notice bibliographique

RevueJournal of Management and Strategy · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueComplex Network Analysis Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKing Abdulaziz University
Mots-clésBetweenness centralityCentralityRandom graphDegree distributionSocial network analysisClustering coefficientClosenessVertex (graph theory)Network analysisNetwork scienceComputer scienceSocial network (sociolinguistics)Complex networkGraphData scienceTheoretical computer scienceMathematicsArtificial intelligenceCombinatoricsWorld Wide WebCluster analysisPhysicsSocial media

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Because all disciplines are connected, interdisciplinary studies are one of the most significant discussions in the education sector. It involves the merging of two or more academic disciplines into one activity. The aim of this research paper is to explore the relationship of interdisciplinary research and network among all departments at King Abdulaziz University (KAU) in ResearchGate (RG) by using the statistical network analysis of undirected social networks. In our academic network, the departments of the university represent the vertices and their academic relationships. We will detect the communities between the departments in RG network by using statistical analysis of the network for each community. Finally, we will compare the academic social network at KAU to some random graph models, and investigate some random graph characteristics, such as power-law, small-world, and scale-free models. In our research, we found that the Department of Chemistry has the highest degree for the academic social network at KAU in RG, and the highest eigenvector centrality as well. In terms of vertex centrality, the Department of Electrical and Computer Engineering has the highest value in closeness and betweenness centrality. Also, we found that the most two connected departments are the Department of Computer Science and Department of Physics through the edge weight equals 248. By using community detection, we found there are seven communities. We conclude that the degree distribution of the academic social network of KAU in RG is different from the degree distribution of random graph models, but it is slightly close to small world model. This study , in turn, can participate to achieve one of the goals of Vision 2030 by shedding some light into how to improve research networks in the education sector and research among Saudi universities.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,268
Score d'incertitude au seuil0,370

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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