Theoretic Trends in Private-Public Partnership Research: Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper conducted detailed research on publication activity in the public-private partnership (PPP) field based on bibliometric analysis. The main aim was to research the different literature materials and systematize trends and priority fields of PPP research. Scopus tools were used to determine the dynamics of the number of indexed publications, research belonging to the country and journals, and the branch structure of publication activity on the research topic, highlighting academics’ contributions in the PPP research field by the number of citations and published papers. The search for the most relevant publications used the key concept of “private-public partnership” in titles, abstracts, and keywords in the bibliometric database Scopus for 1952 - 2022. VOSviewer software is used to build network maps of keyword compatibility, collaborate with authors by country, and measure the research time. Based on the results of the literature review, conclusions are drawn about the growing dynamics of the number of publications in the PPP field; 3 stages of scientific interest in PPP research are identified; the multidisciplinary nature of the concept under study is confirmed; the PPP term is clarified; 7 clusters that characterize the main areas of research in the field of PPP are identified; the leading countries and the most cited authors are identified by their affiliation to a particular country; it is established that the intensive development of scientific research in PPP in the countries of the world took place in the period 2010-2014; the development of PPP in CEE and Ukraine is characterized.
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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 | 0,013 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,118 | 0,187 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».