A missing link? Network analysis as an empirical approach for critical physical geography
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Critical physical geography (CPG) calls for integrative research on material landscapes and the socio‐political dynamics of scientific knowledge production. Network analysis, a rich tradition of tools and approaches for analyzing relational information, has seen little use in the CPG literature to date. This represents a fruitful opportunity, as many of CPG's core interests—knowledge politics, histories of scientific concepts, and ecosocial relations—can be effectively analyzed using network techniques. In this article, I argue for adapting network approaches to CPG. First, I provide an overview of various network concepts, approaches, and their origins. I then discuss bibliometric network techniques for “science mapping” including co‐word, co‐authorship, and citation analyses. Next, I describe discourse network analysis, a recent mixed‐method approach from political science. Finally, I discuss overlaps with emerging approaches from qualitative and visual network analysis. In each section, I provide existing and hypothetical examples, as well as software and visualization techniques, that demonstrate how network approaches could add new insights to CPG and related scholarship. Linking CPG with the diverse traditions of network analysis has the potential to produce new empirical understandings and bring the field into conversation with a growing body of research that spans the social sciences, natural sciences, and humanities .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».