Characteristics of Articles Published in Different Quartiles: A Bibliometric Analysis of Sport and Exercise Psychology Journals
Notice bibliographique
Résumé
Background. The purposes of this study were to determine the quantitative characteristics of the articles published in sports and exercise psychology journals in four quartiles of Web of Science and to understand whether these characteristics had any effect on citation. Methods. Sport and exercise psychology journals indexed under the Sport Sciences subject category were included in the study. A total of 172 articles published in 2017, which was the most recent date meeting inclusion criteria, were collected from four sport and exercise psychology journals included: Psychology of Sport and Exercise (Q1), Journal of Sport and Exercise Psychology (Q2), Sport Psychologist (Q3), and International Journal of Sport Psychology (Q4). Results. The articles published in Q1 journal were multi-institutional and multinational. Besides, they had longer abstracts and discussions and cited more references. The results revealed that multinational articles and articles with structured abstracts had higher citations than single country articles and articles with unstructured abstracts. The number of affiliated countries and references, and longer titles, abstracts, and introductions were found significantly associated with the number of citations. The bibliometric analysis indicated that the UK, the USA, and Canada were the major contributing countries. Conclusion. This study is the first attempt to investigate the characteristics of articles published in different WoS quartiles within the field of sports and exercise psychology. The findings of the study may help researchers to improve their citation count. Keywords: scientific productivity, essential science indicators, journal impact factor, Web of Science, scientometrics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,106 | 0,107 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».