Bibliometric Analysis of STEM Research in Educational Sciences
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to determine the distribution of STEM articles in the WOS database in the field of education by years, keywords and active concepts, active countries, active countries by the total number of citations, active countries by citation averages, active authors, active authors by local citation rankings, active researches by global citation rankings, active journals by article numbers, active journals by h_index values, active institutions, country-author-keyword network, and popular topics by years. Bibliometric analysis, one of the quantitative approaches, was used in the study. The dataset consisted of 10896 STEM education articles published between 1972 and 1 July 2024, retrieved from the WOS database. The “R” programming language “Biblioshiny” package was employed for the purpose of data analysis. According to the research results, if we consider STEM articles in the field of education, the annual growth rate is 14. 03%, the keywords are science, education, student, knowledge, achievement, mathematics, performance, gender, technology, impact, experience, teacher, belief, model, motivation, school, and self-efficacy. The active countries are USA, China, UK, Australia, Turkey, Spain, Canada, Germany, Ireland and Israel, the USA is far ahead in the citation ranking of the countries, according to the citation averages, the Netherlands overtook the USA and took the first place, Linn M. C. is the most influential author, Hazari Z. is the first in the local citation ranking. C. is the most influential author, Hazari Z. is first in the local citation ranking, Blickenstaff J.C. is first in the global citation ranking, “International Journal of STEM Education” is the most influential journal, Michigan State University is the most influential institution. In recent years topics such as 21st century skills and climate change have become popular. It is recommended that new bibliometric studies, including those pertaining to STEM research in the field of educational sciences, be conducted and compared with existing studies in different fields.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,338 | 0,702 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».