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Enregistrement W4409513159 · doi:10.31599/2jyqjg75

TREN PENELITIAN TENTANG PENDIDIKAN ANTI KORUPSI DI PERGURUAN TINGGI DALAM PERSPEKTIF ANALISIS BIBLIOMETRIK

2025· article· en· W4409513159 sur OpenAlexaff
Definitif Endrina Kartini Medrofa, Ratna Indriasari, Cut Laila Karmila, Hestiwati Basir, Catur Widiatmoko, Gede Wijaya Kusuma

Notice bibliographique

RevueJurnal Kajian Ilmu Kepolisian dan Anti Korupsi · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSchool Leadership and Teacher Performance
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines publication trends on anti-corruption education in Indonesian universities using a bibliometric approach. Secondary data was obtained from scientific journals published between 2019-2024 and analyzed through software to extract metadata, manage references, and visualize conceptual links. The analysis has revealed a significant increase with a total of 989 publications and 9,167 citations, resulting in an average of 9.27 citations per publication. The academic impact index showed an h-index of 44 and a g-index of 75. The network visualization identified 6 main thematic clusters reflecting the shift from conceptual studies towards evaluating the actual implementation of anti-corruption education programs. The findings emphasize the strategic role of universities in building an academic culture of integrity and provide a basis for developing more effective anti-corruption education strategies and policies in the future.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,015
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,305 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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