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Enregistrement W4205547057 · doi:10.14429/djlit.42.1.17480

A Bibliometric Study of Papers Published in Library and Information Science Research during 1994 2020

2021· article· en· W4205547057 sur OpenAlexfundno aff
K. C. Garg, Rahul Kumar Singh

Notice bibliographique

RevueDESIDOC Journal of Library & Information Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMiddle East and Rwanda Conflicts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesIndiana University BloomingtonUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignWuhan UniversityTampereen YliopistoUniversity of AlbertaUniversity of Wisconsin-MilwaukeeFlorida State University
Mots-clésLibrary scienceDistribution (mathematics)CitationBibliometricsPeriod (music)Science Citation IndexIndex (typography)DemographyGeographyRegional scienceMathematicsComputer scienceSociologyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper analysed 699 papers published in Library & Information Science Research (LISR) during the period of 1994-2020. Google Scholar was used to obtain the number of citations received by these papers until April 30, 2021. The study examined the geographical distribution of published articles and also identified prolific institutions and authors. The study examined the impact of output of countries, institutions and authors using citation per paper (CPP) and i-10 index as indicators of impact. The study also examined the pattern of growth and identified the highly cited papers. Based on the analysis of data it is observed that maximum articles were published during the three years block of 2015-2017. The geographical distribution of output indicates that 51 countries contributed the 699 papers. Highest number of papers was contributed by authors from the USA though it had a low value of CPP in comparison to Norway and Finland. Among the institutions, Florida State University (USA) topped the list. However, University of Illinois at Urbana-Champaign, USA had the highest value of CPP. During the period of study, 1,389 papers received 74,061 citations, of which only 41 (3 %) articles remained uncited.

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
Autre devishigh
modèles en désaccordL'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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,917
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0830,154
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,280 · 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.

Bibliométrie

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeObservationnel · Autre devis
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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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