MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4390009987 · doi:10.23947/2334-8496-2023-11-3-401-415

Problem Solving and Decision-Making Skills for ESD: A Bibliometric Analysis

2023· article· en· W4390009987 sur OpenAlexaboutno aff
Mujib Ubaidillah, Putut Marwoto, Wiyanto Wiyanto, Bambang Subali

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cognitive Research in Science Engineering and Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management in Higher Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi
Mots-clésScopusIndonesianField (mathematics)Theme (computing)Computer sciencePsychologyData sciencePolitical scienceWorld Wide WebMathematicsMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problem-solving and decision-making skills are essential for individuals across various fields. These skills emphasize the importance of preparing a generation capable of solving problems and making informed decisions. Therefore, this study aimed to learn the publication trends related to problem-solving and decision-making skills for ESD (Education for Sustainable Development) from 2013 to 2022 through Bibliometric analysis. In line with the analysis, a VOSviewer software was used to graphically analyze the obtained bibliographic data. A total of 1519 documents were also analytically acquired from the Scopus database. The results showed a fluctuating trend in the number of publications, with the Journal of Chemical Education and Social Sciences being the highest contributor and the most prevalent field of study at 147 and 689 documents, respectively. The United States was also ranked first in the documents emphasizing problem-solving and decision-making skills, at 512 documents. Moreover, the University of Toronto was the most prolific affiliation, contributing the most publications at 17 documents. The representatives from Indonesia were also grouped into two institutions in the global top twenty affiliates, namely (1) the Indonesian University of Education and (2) the State University of Malang. In line with the results, 159 study experts from Indonesia contributed to the analyzed theme, as the top author originated from the United States having 7 documents. The top document excerpts were also published 240 times in the journal Expert Systems with Applications. The trend of the study visualization subsequently produced 9 clusters, problem-solving and decision-making skills, human, psychology, clinical competencies, education, curriculum, support systems, creativity, and content analysis. These results were helpful to relevant experts, regarding the analytical trend in problem-solving and decision-making skills, recommending directions for future analyses.

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 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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,882
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,1180,153
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,435 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Cognitive Research in Science Engineering and EducationMême sujetKnowledge Management in Higher EducationTravaux en français237 207