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Enregistrement W3207540549 · doi:10.1080/10888705.2021.1980727

The Who, Where, and What of Publications in the <i>Journal of Applied Animal Welfare Science</i> from 2009 to 2019: A Bibliometric Analysis

2021· article· en· W3207540549 sur OpenAlexaffabout
Camille X. Rousseau, John-Tyler Binfet

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Animal Welfare Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHuman-Animal Interaction Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLibrary scienceContext (archaeology)BibliometricsWelfareSalientContent analysisAnimal welfareSocial scienceSociologyPolitical scienceHistoryComputer scienceLawBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this bibliometric analysis was to identify the authors, their institutions and countries, and the content of articles published in the Journal of Applied Animal Welfare Science (JAAWS) from 2009–2019. An analysis of 338 articles identified Emily Weiss, Jason B. Coe, and Emily McCobb as frequent publishers and Pauleen C. Bennett and Terry L. Maple as prolific collaborators. Georgia J. Mason, Kathy Carlstead, and Geoffrey R. Hosey were identified as the most cited authors, whereas Emily J. Bethell had the most cited publication and Jeanne Altmann was the most cited JAAWS reference. Analysis of the organizations from which research published in JAAWS generated revealed the University of Guelph, Purdue University, Tufts University, University of California – Davis, Monash University, and Unitech Institute of Technology as prolific contributors. The top three countries central to JAAWS publications were the USA, Australia, and England. Analysis of the keywords identified animal welfare, welfare, behavior, and dog as salient descriptors. Text analysis of titles and abstracts revealed behavior, effect, time, and dog as key descriptors. Findings are discussed within the broader context of anthrozoological research and literature.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,047
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,047
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,1110,169
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,304 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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