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Enregistrement W4396671170 · doi:10.29333/ejmste/14577

Thematic bibliometric analysis of 37 specialized journals in mathematical education research indexed in <i>Scopus</i> or <i>Web of Science</i>

2024· article· en· W4396671170 sur OpenAlexaboutno aff
Jorge Gaona, Fabiola Arévalo

Notice bibliographique

RevueEurasia Journal of Mathematics Science and Technology Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOnline Learning and Analytics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScopusThematic mapWeb of scienceMathematics educationBibliometricsThematic analysisCitation analysisComputer scienceLibrary scienceCitationMathematicsChemistryQualitative researchSociologySocial scienceMEDLINEGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This bibliometric study examines the scientific production in mathematical education of 23,094 articles from 37 specialized mathematical education journals, indexed in <i>Scopus</i> and <i>Web of Science</i>, considering all records up to the year 2022. The analysis was conducted globally and regionally, including Latin America, Africa, Europe, the United States, and Canada. Articles were analyzed using <i>rhizomatic conceptual spaces</i>, which allow the representation of relationships between words present in the titles and keywords of articles through graphs, thereby identifying thematic nodes and connections, as well as visible and invisible peripheral elements. The results reveal the diversity of terms used in the field and the difficulties in capturing a disciplinary field using certain keywords. Common thematic nodes such as teaching, learning, knowledge, problem-solving, curriculum, assessment, and technology were observed, as well as regional differences in focus areas and theoretical currents. The study also highlights underexplored areas and suggests possible future research paths, including expanding searches in specialized sources, bibliometric analysis of specific topics, and temporal comparison of trends in the field.

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
Autre devishigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,396
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,1460,267
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,347 · 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.

Bibliométrie

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeObservationnel · Autre devis
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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