The Landscape of Digital Natives Research: A Bibliometric and Science Mapping Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This article provides a panoramic view of the research undertaken so far in the field of digital natives to highlight important trends, examine the intellectual structure and provide recommendations for future research. The study uses 983 publications from the Scopus database to analyse the productivity, impact and research performance of nations, journals, authors and institutions using indicators such as impact factor, h-index and citation counts. This review study uses bibliometric and science mapping analysis to assess the most recent developments and trends in ‘digital native’ research. VOSviewer is used to conduct keyword network analysis, co-authorship analysis and reference co-citation analysis, followed by SciMAT analysis to provide an evolution map and a cluster of themes. The analysis identified key contributors to the field, high-impact papers and geographic areas where field research is concentrated. The main research gaps were then identified, indicating future research avenues. The findings of this study will provide fresh higher-level insights into the developing field of digital native research for educators, computing executives, business managers and research scholars. Such information would be useful in establishing digital native recruitment tactics by the respective industry. The research will also aid in the development of policies for digital natives.
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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 | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,065 | 0,097 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».