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Enregistrement W4313118920 · doi:10.20414/light.v2i1.4914

Identifying and Mapping Study of the Information Professional in Library with Scientometric Analysis

2022· article· en· W4313118920 sur OpenAlexaboutno aff
Kamaludin Kamaludin, Abdurrakhman Prasetyadi Abdurrakhman Prasetyadi

Notice bibliographique

RevueTHE LIGHT Journal of Librarianship and Information Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology in Education and Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBadan Riset dan Inovasi Nasional
Mots-clésTheme (computing)Digital libraryQuarter (Canadian coin)The InternetLibrary sciencePsychologyComputer scienceWorld Wide WebGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of information in the digital era forces librarians to change their roles to become information professionals who have modern skills to face challenges in the digital environment. This study aimed to determine the extent of the studies conducted on information professionals in libraries and to find out the themes and terms that were often used, the trend of topics each year, and the social networks of the authors. The method used was Scientometric analysis using a single search in the Lens.org database. Articles were searched using the terms “information professional” AND “library” in the title. The data obtained were 1523 publications from 1950 to 2020. The results of this study showed that in 2011 and 2014 the largest number of publications were 76 and 84 articles, respectively. In addition, the average growth rate related to publications among information professionals was quite high at 29% during the analyzed period. The study themes were divided into 4 major theme groups and the basic theme was the most frequently used. Then the term that most often appears was "information" with 1110 repetitions. There were also technical terms such as digital, application, and internet which indicate that the study of information professionals had adapted to systems in the digital era. Following the trend of topics in the third quarter (2013-2020), it showed more about the LIS and skills.

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
Observationnellow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,914
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0860,092
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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