Citation classics on distance and online learning: a bibliometric analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to identify seminal research works on distance and online learning that have had significant impact on the domain. Design/methodology/approach The authors used the SCOPUS database for this study as the data source, and a well-defined search strategy retrieved the items for analysis. First, the authors identified the h-index ( n = 207) of the discipline to determine the threshold for listing the top works. The authors critically analysed these classic publications using several bibliometric parameters to present the analysis. To understand the primary focus of the classic research works, the authors also carried out a keyword cluster analysis using VOSviewer. Findings While the USA produced maximum classic research, authors from Canada have maximum research visibility in terms of citations ( n = 474.06). Canada also received the highest value of RCI (1.30), followed by Taiwan and Australia. The majority of the classics are published in 67 scientific journals. Of these, Computers and Education published the highest number with a quarter of the total citations ( n = 19,403). Although e-learning was the nucleus of the research theme, the authors observed that students, learning systems, online learning, blended learning, learning management systems and computer-aided instructions dominated their influence in the research cluster. Originality/value To the best of the authors’ knowledge, this is the first of its kind work in the field of distance and online learning. Findings of this study would be useful to faculty, researchers and students in the discipline to focus on the seminal works and understand their implications better in the context of the growing significance of the discipline.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,045 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle