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Enregistrement W4312379132 · doi:10.31436/iiumlj.v30is1.697

POLICY, LEGAL AND REGULATION RESEARCH IN THE SHARING ECONOMY: A BIBLIOMETRIC ANALYSIS AND SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW

2022· article· en· W4312379132 sur OpenAlexaff
Nor Fadzlina Nawi, Azyyati Anuar, Nurul Mazrah Manshor, Rozita Abdul Latif

Notice bibliographique

RevueIIUM Law Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSharing Economy and Platforms
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScopusSharing economyPopularityBibliometricsPolitical scienceSystematic reviewBusinessLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The sharing economy has changed the way we think about services, assets, and ownership. This phenomenon has shaped a new economic model which emphasises sharing over property ownership. Shared platforms such as Airbnb, Grab, and Uber are increasing in size and popularity exponentially, causing certain political and legal issues associated with such growth. In this regard, this paper aims to investigate the evolution of policy, legal and regulatory research in the sharing economy from the year 1995 to the year 2020 and focuses on new research topics in this field. To achieve this goal, the study utilised extensive bibliometric analysis to identify and analyse 343 articles published in SCOPUS indexed journals from 2004 to 2020. The result shows that research on the sharing economy has increased since 2000. However, the total number of publications in SCOPUS journal relating to policies and regulations still lags behind as compared to the publications in other disciplines. Most of the published research is in the form of concept papers and empirical research. Nevertheless, it is still inadequate. This study summarises the evolution of publications over time and outlines the interests of current research and the potential directions for future research, including addressing policy and organisational research issues in the sharing economy

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquehigh
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Revue systématiquehigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,096
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,096
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,2200,240
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreEmpirique · Synthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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