Bibliometric Analysis of Articles on Collective Memory in History, Geography and Educational Studies
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this research is to reveal the bibliometric analysis of the published articles on collective memory. For this purpose, journal articles published in the Web of Science database were examined. In the Web of Science database, the keywords; collective memory" was searched in the categories of history, geography, and educational research. The study material is limited to 1986-2021 as the year, English as the publication language and SSCI, ESCI and A&HCI as indexes. The data obtained from the Web of Science database were analyzed with the bibliometrix package included in the RStudio program. Related to the subject of collective memory, annual production, the most relevant authors, the most relevant journals, the number of article productions in countries, the most frequently used sources, the most used keywords in the researches and the current trends in the articles on the subject of collective memory were determined in the journal articles. As a result of the research, it was identified that in recent years, when the articles written on the subject of social memory in history, geography and education researches have been increasing and diversifying, issues such as commemorative culture, space, violence, power and politics have created a trend towards this field. It was determined that the most relevant countries for the subject area were the USA, England, Israel, Germany and Canada. In the articles written on collective memory, it was determined that the most frequently used keywords of the researchers were history, politics, identity, memory, war, place, holocaust, and commemoration culture. It is thought that these results will give perspective to researchers who plan to conduct research in this field.
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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 | 0,007 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,199 | 0,244 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».