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Enregistrement W4417435257 · doi:10.55146/ajie.v54i2.2030

50 years of The Australian Journal of Indigenous Education: A bibliometric retrospective

2025· article· en· W4417435257 sur OpenAlexaboutno aff
Amara Atif, José M. Merigó, Bronwyn Fredericks, Martin Nakata, Katelyn Barney

Notice bibliographique

RevueThe Australian Journal of Indigenous Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFaculty of Engineering and Information Technology, University of Technology SydneyJames Cook UniversityUniversity of QueenslandUniversity of Technology SydneyBeyond BlueAustralian Institute of Aboriginal and Torres Strait Islander Studies
Mots-clésIndigenousScopusScope (computer science)CitationInclusion (mineral)PublishingThematic analysisBibliometrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This comprehensive bibliometric analysis of The Australian Journal of Indigenous Education (AJIE) traces its development and scholarly influence from 1973 to 2023, highlighting its evolution from a focus on Aboriginal education to a broader scope encompassing Indigenous education across Australia and Oceania. Leveraging data from Scopus and Web of Science, this analysis examines AJIE’s publication and citation trends, influential articles, leading authors and institutions, and thematic progressions within the journal. The findings demonstrate AJIE’s significant national influence, supported by substantial contributions from Australian institutions, along with a meaningful, albeit smaller, presence of international research, particularly from New Zealand, Canada and the United States. The shift to open access and inclusion in prominent academic indexes has furthered AJIE’s accessibility and citation reach, solidifying its status as a primary publication in Indigenous education scholarship.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
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 enseignants0,882
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,1180,185
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,321 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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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