ASSSESING UNIVERSITYS’ POPULARITIES OF UNİVERSITY RANKINGS BY USING GOOGLE TRENDS
Notice bibliographique
Résumé
Amaç: Bu araştırmada, dünya sıralamalarında; önemli olan kriterlerin ortaya konulması, aranma hacminin kıyaslanması ve sıralamaların popülerliğinin Google Trends verileri kullanılarak araştırılması amaçlanmıştır. Yöntem: Çalışmada dünya sıralamalarının popülerliği ve bilinirliği için Google Trends verileri kullanılmıştır. Google Trends ten verileri elde edilirken "dünya genelinde", "son 12 ay", "tüm kategoriler" ve "google web arama" kategorileri seçilerek dünya sıralamalarının arama ilgisine bakılmıştır. Ayrıca bu kapsamda URAP, ARWU, CWUR, CWTS-Leiden, NTU, QS, RUR, US News, SCImago-SJR, THE ve Webometrics web sayfalarında yer alan 2022 yılında yayımladıkları sıralama ölçütleri incelenmiştir.Bulgu: Bu araştırmada dünya sıralamalarının Google Trends üzerinde yapılan veri ve gösterge gibi ölçütler üzerine değerlendirme yapılmıştır. THE dünya genelinde 70 bölge üzerinde, QS 69 bölge ile popülerlikte ön sıralarda yer almaktadır. Bunu US News 31 bölge, Webometrics 15 bölge ve ARWU 12 bölgeyle takip ederek bilinirliğini gözler önüne sermektedir. URAP 11 bölge, SJR on bölge, CWUR sekiz bölge, Leiden Üniversitesi yedi bölge, NTU altı bölge ve son olarak RUR üç bölgede dünya kapsamında aranması gerçekleşmiştir. Ayrıca Google Trends aranma hacmi neticesinde elde edilen bulgularda görülüyor ki; farklı dünya sıralamasını kullanan bölgelerin ABD, Hindistan olduğu; THE, QS, US News, Webometrics, ARWU sıralamalarını, Kanada'nın THE, QS, US News, ARWU sıralamalarını, Almanya, Çin ve Türkiye'nin THE, QS, US News sıralamalarını, Rusya'nın ise THE ve QS sıralamalarını sık olarak kullanımda yer aldığı ve popüler olduğu görülmektedir.Sonuç: Araştırma sonucunda; popülerliği ve bilinirliği en yüksek olandan sırasıyla THE, QS, US News, Webometrics, ARWU, URAP, SJR, CWUR, CWTS-Leiden, NTU ve RUR gibi önde gelen sıralamalarda bazılarının güçlü bir şekilde bibliyometrik verilere dayandığını ve yüksek benzerliklerinin bulunduğu görülmektedir. Dünya sıralamaları ölçütlerinde araştırma, öğretim ve alıntılara ağırlık verilmekte; aynı zamanda uluslararası görünüm, itibar anketi, alıntılar, akademik mükemmellik ve endüstriyel iş birliği ölçümleri de kapsamlı bir şekilde yer almaktadır. Ayrıca popüler olan dünya sıralamalarının, yoğun nüfusa sahip ülkelerde daha fazla kullanıldığını sonucuna varılmıştır.Çıkarım: Sıralama ölçüt kriterlerinin esaslarını yerine getirmek üzere Google Trends popülerlik ve bilinirliğinde artış olması gerekmektedir. Bu nedenle yükseköğretim kurumları ulusların yetenek çekme kapasitesini kullanmak için sıralama yarışında yer almak istemektedir.
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
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 | 0,004 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,036 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».