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Enregistrement W4391920904 · doi:10.1016/j.teler.2024.100124

Understanding 21st century skills needed in response to industry 4.0: Exploring scholarly insights using bibliometric analysis

2024· article· en· W4391920904 sur OpenAlexafffund
Sumayya Saleem, Elizabeth Dhuey, Linda A. White, Michal Perlman

Notice bibliographique

RevueTelematics and Informatics Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésBibliometricsKnowledge managementData scienceEngineering ethicsSociologyComputer scienceEngineeringLibrary science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Bibliometric analysis of 2662 articles by 6579 authors on 21st century skills. • Research on 21st century skills has grown exponentially. • The field is dominated by psychology, education and technology researchers. • Industrial engineering and nursing are two prominent fields of research. International policy agendas are increasingly focusing on the 21st century skills needed by future workers in response to Industry 4.0. In this study, we conduct a bibliometric analysis of 2662 articles published by 6579 authors in the last two decades to understand the structure of the scholarly knowledge in this field. We first identify influential articles, documents, journals and trends in this literature. We use co-citation analysis to identify foundational themes in the development of 21st century skills literature, then using bibliometric coupling, we identify communities in the current research front. We then use co-word analysis to identify future directions in the field. Overall, we find that research on 21st century skills has grown exponentially in the past two decades, however, few researchers focus primarily on this topic. The existing research is primarily dominated by psychologists, education researchers and technology researchers. We also find that specific disciplines such as industrial engineering and nursing are prominent contributors in the field, and that critical thinking and computational thinking are key areas of focus.

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
Observationnelhigh
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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,824
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,1760,215
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations26
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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