An Analysis of Local and Global Trends of the Knowledge Auditing in the Citation Analysis Database of Clarivate Analytics
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge auditing is essential for assessing knowledge management processes and adapting them with the organizational goals. On the other hand, analyzing the process of KM at local and global levels helps to identify the gaps in this field. This is an applied research which follows descriptive-analytical and scientometric methods. The statistical population of this research includes 84 ISI qualified articles of knowledge auditing in the Clarivate Analytics citation database. Data collection tools included checklists and annotation lists, and data analysis co-citation maps were performed by HisCite, VOS viewer, Pajek and Excel software. Findings showed that the publication trends of the knowledge auditing articles has fluctuated through time, and the most frequent article topics related to business finance, management, library and information science, and general and internal medicine. The number of local citations of countries, organizations, authors, journals and topics is very low compared to global citations. Findings also showed that most articles were published in English, and that the United States, England and Canada had the most publication of local and global citations. Universities of Colorado, Alabama, Waterloo and Cornell, and the Journals of Practice and Theory, Accounting Review and Auditing- had the most local and global citations respectively. Co-occurrence maps of the keywords of this area are not coherent. Moreover, among the authors, Bonner, Libby, DeZoort and Salterio composed the most frequently cited at local and global fields. Centrality networks, and close relationship among the authors were not at an acceptable level requiring better planning and policy making.
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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 | 0,006 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,129 | 0,135 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 ».