Mapping the research trend and international collaboration of IIT Delhi
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The primary purpose of this study is to find out the trend in research publications and the growth of international collaboration in the domain of science, engineering, technology, management, etc., of IIT Delhi from 2001 to 2022 within India and globally. Methodology: Web of Science is one of the largest and most reputed bibliographic databases covering global publications in science, engineering, technology, etc. The publication records covered in the Web of Science database were extracted using the affiliation search for 22 years from 2001 to 2022, and the publications found are 24893. The scientometric techniques have been used to identify research trends, international collaborations, and research impact. Findings: Almost all publications are in English, except two papers, and most are article types. The number of publications has consistently grown. The number of citations received also increased over time. The collaboration in research publications has consistently grown over the last 22 years. The difference in the average citations between with and without international collaborated publications is 5.14. The data shows that the USA is the leading country in research publications, but Canada has the highest average number of citations per publication. Research limitations: The study is confined to the Indian Institute of Technology Delhi, and the period is restricted from 2001 to 2022. Originality: A few studies have been found on institutions’ global collaboration and impact on the scientific community. This study benefits the researchers, educationists, administration, and sponsoring bodies to make informed decisions and investments.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,056 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».