Public management of scientists’ potential as a source of economic development: A bibliometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
Particular hopes have always been placed on the potential of scientists because they can act as a driving force for effective government. Understanding the importance of scientists ensured progress and prosperity for leading civilizations. This study aims to identify an evolutionary-chronological, geographical, and contextual scientific landscape of the development and management of the potential of scientists through a comprehensive bibliometric analysis. Initially, 5619 publications in the Scopus database were selected from 1957 to 2023. The evolution of knowledge about the importance of public administration of scientific personnel began in 1957 and reached its peak in 2019. Authors from the USA, Great Britain, and Australia have published more about the significance of managing the potential of scientific personnel, and strong schools of knowledge about scientific personnel are concentrated in the USA, France, Canada, and Australia. The analysis of the research’s conceptual orientation shows that publications in environmental and social sciences dominate this sphere. In addition, the bibliometric analysis results show that public management of scientific personnel will bring benefits such as effective government policy decisions, increased innovation activity, commercialization, and improvement of the population’s social life. The results of this study lay the foundation for future research that should improve the management of scientific personnel’s potential. AcknowledgmentsThis study is supported by the Science Committee of the Ministry of Science and Higher Education of the Republic of Kazakhstan (AP19579256 “Mechanisms for empowering women in scientific activity in the interests of the development of the innovative economy of Kazakhstan”, 2023–2025).
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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 | 0,009 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,124 | 0,195 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».