Exploring Interdisciplinary Relationships Among King Abdulaziz University Departments via ResearchGate: Network Analysis and Visualizations
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».