A BIBLIOMETRIC ANALYSIS OF STUDIES ON DIMENSIONALITY IN EDUCATION AND PSYCHOLOGY
Notice bibliographique
Résumé
The main purpose of this study was to establish a theoretical framework for researchers concerning studies on dimensionality and reveal trends in studies on dimensionality. Therefore, the bibliometric features of publications on dimensionality in the Web of Science (WOS) database were analyzed using the Biblioshiny interface in R programming language. The study determined which studies on dimensionality were effective in education and psychology, which concepts were associated with these concepts throughout the years, and which authors and countries contributed to the progress of studies on this concept. A total of 1726 authors’ studies on dimensionality in education and psychology, published between 1970 and May 2023, were reached. The number of citations was 26.49 on average. Out of 1726 authors, 132 single-author articles were published. The number of articles written on dimensionality started to increase from 2003 on, with fluctuations in the rate of increase until 2012. However, since 2012, there has been a rapid increase in the number of articles on dimensionality. The study found that the average annual citation count increased from 6.7 in 1977 to 79.23 in 2011. The journal with the highest number of published articles on dimensionality was Psychological Reports, which has published 38 articles. Another finding indicated that Schumm Wr, Longan Cj, and Marsh Hw had the most publications on dimensionality. The most commonly used keyword regarding dimensionality was model. Turkey had cooperation on dimensionality research with several countries, such as the United States, Romania, Canada, Brazil, and China. Studies on dimensionality clustered around topics, such as multidimensionality, unidimensionality, validity studies, and measurement models.
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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 | 0,013 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,149 | 0,202 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».