Highly cited articles in social sciences: an analytical study
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
Purpose This paper aims at analyzing the distinctive characteristics of highly cited articles (HCAs) in the domain of Social Sciences with respect to chronological growth pattern, productive journals, authorship pattern, prolific authors, top institutions and leading countries, network among institutions and top ranked keywords in social science research. Design/methodology/approach The required data has been retrieved from Scopus indexing database and further refined using various limits like document types, subject coverage and total citations, and finally, 839 articles were selected for detail analysis. A set of bibliometric indicators were used to make a quantitative analysis, whereas VOSviewer software tool was used to visualize the institutional network and keywords mapping of the HCAs. Findings This study revealed that highest number of HCAs (371) were published during the decade 2001–2010. Degree of collaboration, collaborative index and collaborative coefficient were observed to be 0.513, 1.98 and 0.988, respectively. The highly cited papers were emanated from 397 journals, contributed by 1,556 authors from 1,326 institutions placed in 46 countries. Social Science and Medicine was the most productive journal; J. Urry of Lancaster University, UK, was the most influential author; the USA, the UK and Canada are the torchbearers in social science research. The paper entitled “Five misunderstandings about case-study research,” authored by B. Flyvbjerg, published in 2006 in Qualitative Inquiry , received highest 4,730 citations. Originality/value The primary value of this paper lies in extending an understanding of the characteristics of HCAs in the domain of social sciences. It will provide an insight to the researchers to get acquainted with the most influential authors, journals, institutions, countries and major thrust areas of research in social sciences.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,038 | 0,343 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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