Bibliometric analysis of document flow on academic social networks in Web of Science
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Analysis of a document array on academic social networks (ASNs) in Web of Science for the period from 2005 to 2020 was carried out with use of analytical services data of the WoS and CiteSpace (the program for visualization of patterns and trends in scientific literature). The following parameters of the array were analyzed: publication dynamics; document types structure; countries, organizations and authors leading in the number of publications; thematic categories to which documents of the array are assigned; publications (journals, monographs) in which the documents of the array are published; most cited publications. An increase in the number of publications on the ASNs in WoS was established since 2005. The largest number of ASNs studies is conducted in the USA (University of Pittsburgh), UK (Wolverhampton University, Manchester University), China, Spain (University of Granada), Germany (Max Planck Society for Scientific Research), Canada, India and the Netherlands (Leiden University). The ASNs were studied in the main thematic areas: Computer Science, Computer Science and Librarianship, Mechanical Engineering, Engineering and Technology. Four out of the first ten highly cited publications, are devoted to altmetrics. Using the CiteSpace, it was shown that when ASNs started rise, their organizational structure was beeing studed. Later, altmetrics used in the ASNs became the main subjects of ASNs research. The keywords occurrence revealed that the most frequent terms are “altmetrics”, “impact”, “citation”. As part of the document flow, also identified publications in which the ASNs are used as a source of bibliographic data for systematic or meta-analysis (in medicine predominantly), or as a platform for experimental data discussion.
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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 | 0,003 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,073 | 0,071 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».