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Enregistrement W4393352732 · doi:10.56825/bufbu.2024.4314847

Scoping study of research trends on Nili Ravi buffalo applying scientometric analysis and network visualization

2024· article· en· W4393352732 sur OpenAlexaboutno aff
Nirmal Singh, Harmanjit Singh Banga, Puneet Malhotra, Sidhartha Deshmukh, Nishchal Dutta, Rajinder Singh Brar

Notice bibliographique

RevueBuffalo Bulletin · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Economics and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisualizationSocial network analysisRegional scienceData scienceGeographyComputer scienceData miningWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study elucidates scientometric analysis of published scientific communications on Nili Ravi buffalo in journal(s) for having an appraisal of status-quo of the research and scientific activities. Metadata of 383 articles retrieved from Scopus were analysed to identify the most productive author(s), institution(s) vis-a-vis countries and to ascertain their collaboration trends. Keyword based analysis was performed to provide an overview of the strength areas of research on Nili Ravi for better comprehension. The results revealed that the research efforts on Nili Ravi were discernible after the year 2005. All except 1.30% articles have been an outcome of the collaborative authorship. There were only few productive authors with ≥10 records, but others contributed on the subject occasionally. Nearly 90% of the articles have been contributed by Pakistan and its' authors have worked in close collaboration with scientists from United Kingdom, United States of America, China, Canada, and South Korea. They also have conjoint symbiosis on academic/research endavours on Nili Ravi with experts from Austria, Netherlands, India, Germany, Italy, and Australia. Twelve leading institutions contributed to ≥10 articles. Publication outcome of the Animal Sciences Institute, National Agricultural Research Centre, Islamabad, Pakistan; Pir Mehr Ali Shah Arid Agriculture University, Rawalpindi, Pakistan; University of Gujrat, Gujrat, Pakistan and Semen Production Unit, Qadirabad, Sahiwal, Pakistan has higher Relative Citation Impact (RCI), making it obvious that their publication(s) have wider acceptance amongst scientific populace. Most productive vis-à-vis impactful journals publishing articles on Nili Ravi have also been identified.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0940,109
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,289 · 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'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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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