A BIBLIOMETRIC REVIEW OF RESEARCH ON PARTICIPATIVE LEADERSHIP THEORY IN EDUCATION: SCIENCE MAPPING THE LITERATURE, 1926-2023
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to undertake a comprehensive analysis addressing the extent, growth patterns, and geographical spread, of journals, authors, and articles that have demonstrated the most significant impact in terms of relevance. The methodology entails the use of visualization techniques and bibliometric analysis as quantitative tools and the adoption of an evaluative and descriptive approach to depict the research analysis. The data sourced from the reputable Scopus database have led to the identification of a total of 850 publications, encompassing various formats such as repositories, books, book chapters, journal articles, and proceedings. In the analysis of these publications, the study delves into the years 1926-2023, employing the R Studio and VOS Viewer software. The finding shows that North America and Europe are well-represented among the top contributors. The article's production over time highlights diverse trajectories among countries like Spain, the United Kingdom, the USA, Indonesia, and Canada. However, it's noteworthy that high productivity doesn't guarantee a similar level of citation impact. The relationship between productivity and relevance, is intricate, reflecting the dynamic nature of research impact in the academic domain. Furthermore, the analysis reveals a noticeable upward trend in the frequency of key categories such as leadership, human, article, education, and others over the specified period. Furthermore, the persistence of these trends from 2021 to 2023 signifies the enduring relevance and evolution of participative leadership research. The exploration of correlations with traditionally less associated dimensions reflects the field's adaptability and responsiveness to contemporary issues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,152 | 0,207 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».