MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400114850 · doi:10.53694/bited.1422271

Bibliometric Analysis of Articles on Distance Education During the Last Two Decades

2024· article· en· W4400114850 sur OpenAlexaboutno aff
Gizem Yıldız, Ebru Kılıç Çakmak

Notice bibliographique

RevueBilgi ve İletişim Teknolojileri Dergisi · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueEducation Practices and Challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDistance educationQuarter (Canadian coin)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Library scienceGeographyDistribution (mathematics)General partnershipChinaPolitical scienceSociologyMedicinePedagogyMathematicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, research on distance education in the last twenty years has been analyzed according to years, keywords, countries, and institutions. The sample of the study consisted of 20,634 studies published on distance education in the last twenty years on Web of Science. Data were downloaded from the database by year. The data obtained were analyzed with WOSViewer. For some analyses, data were analyzed with Power BI version 2.11 software to reach meaningful results. The results were analyzed and compared separately for four quarters or periods of time: 2003-2007, 2008-2012, 2013-2017, and 2018-2023. As a result, most publications were made in 2021 and in the fourth quarter. "Distance learning, higher education, distance education, education, online education, blended learning, online teaching, pandemic, and covid-19" are the most used keywords according to the general distribution of research by keywords. The use of keywords differed by quartiles. The USA, China, England, Australia, and Spain were the countries with the highest number of distance education publications according to general distribution. The USA, England, Australia, Spain, and Saudi Arabia have conducted studies every quarter. The University of California System, N Research Partnership, University of London were the organizations with the highest number of publications during the time periods studied. It was found that only the Open University in the UK published distance education articles in three quarters.

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
Observationnellow
modèles en accordL'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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesBibliométrie
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 enseignants0,837
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0190,022
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBilgi ve İletişim Teknolojileri DergisiMême sujetEducation Practices and ChallengesCatégorieBibliométrieTravaux en français237 207