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Enregistrement W4206478242 · doi:10.1080/1750984x.2021.1989705

Citation network analysis

2022· article· en· W4206478242 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Review of Sport and Exercise Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensNipissing University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitationField (mathematics)Data scienceFunction (biology)Citation analysisFoundation (evidence)Computer sciencePsychologyManagement scienceEpistemologyWorld Wide WebPolitical scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Knowledge is socially constructed, and one way that researchers convey knowledge is through citation practices within research texts to illustrate the foundation upon which current research is designed and results interpreted. Citation network analysis (CNA) is a review method that seeks to map the scientific structure of a field of research as a function of citation practices. Generally speaking, research texts that receive more citations from others symbolizes a degree of prominence to a field of study; however, the more common approaches to synthesizing research in the form of a review (e.g. meta-analyses, systematic reviews) are not able to capture these underlying metrics. Given that CNA is relatively new to the field of sport and exercise psychology, we first provide an overview of the method, including a brief review of network theory, existing research in the field of sport and exercise psychology, and some of the important limitations to consider. Then, we offer a series of guidelines to direct CNA reviews from the conception of a research question to the visualization of a citation network. Finally, we conclude the review with an overview of recent methodological advancements with potential to expand research questions and benefit future citation network research.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0140,066
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,324
Tête enseignante GPT0,576
Écart entre enseignants0,252 · 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