Proceedings of the annual meetings of the association for information science and technology: analysis of two decades of published research
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to investigate the research and publication trends in the articles published in the conference proceedings of the Association for Information Science & Technology (ASIS&T) since the year 2000. Design/methodology/approach We analyzed two decades of ASIS&T proceedings to uncover bibliometric patterns. This study uses two bibliometric procedures applied to the publications in the ASIS&T conference proceedings – a bibliometrics analysis using three data sources (Scopus, ASIS&T proceedings website and Scimago journal ranking) and a scientific mapping analysis using VOSViewer. Findings We found 3,129 publications from 2000 to 2020, with more than three-quarters jointly authored. Most authors are from the United States, Canada and China. Social media and information behavior are the top-researched areas. The top-cited journals are the Journal of the Association for Information Science & Technology, Information Processing and Management and Library and Information Science Research. Research limitations/implications The study will help information professionals understand patterns in recent research, which should help guide them in their future research directions. Practical implications The findings affirm ASIS&T’s move to an international association and point to the growing importance of collaborative work and social media. Originality/value ASIS&T has been holding annual meetings since the 1950s. While there have been various bibliometric studies analyzing publication trends in different journals in the field of information science, none of these studies have analyzed the ASIS&T conference proceedings.
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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 | 0,020 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,077 | 0,130 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».