Global ranking of knowledge management and intellectual capital academic journals: a 2021 update
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to update a global ranking list of 28 knowledge management and intellectual capital (KM/IC) academic journals. The list should be periodically updated because the pool of active KM/IC researchers changes, researchers adjust their journal perceptions, citation indices change and new journals appear while others become discontinued. Design/methodology/approach The ranking list was created based on a survey of 463 active KM/IC researchers and journal citation impact metrics (the h-index and the g-index). Findings Journal of Knowledge Management and Journal of Intellectual Capital are ranked A+, followed by The Learning Organization, Knowledge Management Research & Practice, VINE: The Journal of Information and Knowledge Management Systems, Knowledge and Process Management and International Journal of Knowledge Management which are ranked A. VINE, Electronic Journal of Knowledge Management and Online Journal of Applied Knowledge Management have shown the most improvement. The recently established Journal of Innovation & Knowledge has demonstrated a strong performance. Practical implications KM/IC discipline stakeholders may consult and use the ranking list for various purposes, but they should do so with caution. Highly ranked journals are quite likely to have the Clarivate’s Journal Impact Factor or be included in the Clarivate’s Emerging Sources Citation Index. A journal’s longevity is strongly correlated with its citation metrics and is moderately correlated with expert survey scores. Interdisciplinarity is the natural state of the KM and IC research domains, and it should be embraced by the research community. Originality/value This study presents the most up-to-date ranking list of KM/IC academic journals.
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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 | 0,013 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,047 | 0,038 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,009 |
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 ».