Who Are We Citing and How? A SoTL Citation Analysis
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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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 | 0,046 | 0,219 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,068 | 0,068 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,014 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».