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Enregistrement W3211786239 · doi:10.21272/1817-9215.2021.3-9

BIBLIOMETRIC ANALYSIS OF PUBLICATIONS ON MIGRATION, ECONOMY AND SECURITY OF THE COUNTRY

2021· article· en· W3211786239 sur OpenAlexaboutno aff
Iryna Didenko, K. Volik

Notice bibliographique

RevueVìsnik Sumsʹkogo deržavnogo unìversitetu · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRegional Socio-Economic Development Trends
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScopusChinaMultidisciplinary approachRegional scienceBibliometricsWeb of scienceThe artsPolitical sciencePeriod (music)ScientometricsGeographyLibrary scienceSocial scienceSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper presents a bibliometric analysis of publications on migration, economy and security of the country. The visualization method was used to visualize the results of the study. The study was conducted in VOSviewer. Publications from the scientometric database Scopus for the period 1645-2020 were taken for analysis. The search query was formed from the following keywords: "migration", "human mobility", "econom *", "security", "safety". In addition, for a more accurate search, the query was limited to the following areas of knowledge: Social Sciences, Environmental Sciences, Agricultural and Biological Sciences, Economics, Econometrics and Finance, Arts and Humanities, Business, Management and Accounting, Multidisciplinary, Decision Sciences. A total of 1,781 documents were processed, of which 1,192 were scientific articles. The article analyzed the sharing of keywords in publications using VOSviewer. Analysis of scientists' publication activity has shown that there is a growing interest in studying issues related to the relationship between migration, economy, and security in the scientific community. The largest number of publications on the researched issue during the analyzed period was recorded in 2020 and amounts to 179 documents. The publications' geography showed that scientists made the most significant contribution to the development of research on this issue from the United States, Great Britain, Canada, Germany, Australia and China. An analysis of scientific cooperation on the research topic showed that the United States and the United Kingdom have the largest number of relationships with other countries to conduct joint research in this area. Keyword clustering has made it possible to identify four clusters, including words grouped by the most common areas of research. The most popular areas are research on the impact of climate change on migration, the relationship of migration processes with a socio-economic change in countries, the connection between migration and national security, etc.

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

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,822
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,1780,200
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,253 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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