A Scientometric Study of Quality Assessment and Higher Education
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluates the research publication of Quality Assessment and Higher Education for the period of 2015-2025. The purpose of this study is to analyse the research outcome on QA & HE using scientometrics tools and techniques such as Annual research output by the researcher, kinds of documents, top ten authors, affiliation wise, country wise distribution papers, journal wise and Language wise on QA & HE. The study revealed that the highest number of research papers was published in the year 2025 with 1270(14.49%). The top three journals based on the number of publications were BMC Medical Education with 206 (12.05%), Plos one with 163(9.54%) and Sustainability with 137(8.02%). The majority of publications were articles with 7015 (80.02%) chosen by the researcher. Zhang, Y. with 30 (13.51%) publications and share the 1st place. The top affiliation is the University of Toronto, Canada with 197 (12.20%) publications. The most productive country was The United States of America (2653) publications. “Quality” is the most frequent word with 1563 occurrences from 2015 to 2025. This study will be helpful for further research in the field of scentomentrics, library professionals who are working in higher education and quality assessment.
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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 | 0,031 | 0,167 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,046 | 0,111 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».