Who Are We Citing and How? A SoTL Citation Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Scholarship of Teaching and Learning (SoTL) is continuing to develop as a multidisciplinary, international field of practice and a topic of study itself. As the field matures, one area of interest has been the SoTL literature review. However, there has not been an evidence-based study of SoTL citation practices. The purpose of this study was to analyze one year’s worth of articles from this journal to see how references and in-text citations are used. Overall, 514 references and 954 in-text citations were found across 18 articles. A diverse range of multidisciplinary and specialized academic journals were cited; 8 percent of in-text citations cited a source other than an academic journal. Each reference and in-text citation was coded as either substantive (Applied, Contrastive, or Supportive) or non-substantive (Reviewed or Perfunctory). A high rate of in-text citations (74 percent) were found to be non-substantive, with the majority of non-substantive in-text citations (71 percent) found in either the Introduction or Literature Review sections of the articles. Conversely, of the 26 percent of in-text citations considered substantive, 50 percent were found in either the Results & Discussion or Conclusion sections. We demonstrate the use of the coding scheme as a self-assessment tool and conclude by suggesting that SoTL authors and reviewers could use it to assess the depth and breadth of their literature reviews.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle