20170726_comp27_NODES.csv
Notice bibliographique
Résumé
Background: Collaboration is a common occurrence among Vietnamese scientists; however, insights into Vietnamese scientific collaborations have been scarce. On the other hand, the application of social network analysis in studying science collaboration has gained much attention all over the world. The technique could be employed to explore Vietnam’s scientific community. Methods: This paper employs network theory to explore characteristics of a network of 412 Vietnamese social scientists whose papers can be found indexed in the Scopus database. Two basic network measures, density and clustering coefficient, were taken, and the entire network was studied in comparison with two of its largest components. Results: The networks connections are very sparse, with a density of only 0.47%, while the clustering coefficient is very high (58.64%). This suggests an inefficient dissemination of information, knowledge, and expertise in the network. Secondly, the disparity in levels of connection among individuals indicates that the network would easily fall apart if a few highly-connected nodes are removed. Finally, the two largest components of the network were found to differ from the entire networks in terms of measures and were both led by the most productive and well-connected researchers. Conclusions: High clustering and low density seems to be tied to inefficient dissemination of expertise among Vietnamese social scientists, and consequently low scientific output. Also low in robustness, the network shows the potential of an intellectual elite composed of well-connected, productive, and socially significant individuals.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,106 | 0,194 |
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 ».