THE LITERATURE ON REFERENCE MANAGEMENT TOOLS: A BIBLIOMETRIC REFLECTION
Notice bibliographique
Résumé
The paper aims to provide a bibliometric overview of the literature on reference management tools available on the Web of Science (WoS). Our choice of a bibliometric approach is significant, as it allows us to comprehensively study the literature available on WoS. We utilized a Biblioshiny app to analyze the data retrieved from WoS, further enhancing the depth of our research. The findings revealed that the literature on reference management tools is continuously growing. However, some areas still need to be explored through research. The average citation per document is calculated as 12.7. Bradford's core zone contained eight journals, in which 73 documents were published. Thelwal M, Volkov L P and Dorokhov I N are the most prominent authors publishing on reference management tools. Authorship pattern revealed a trend towards single authorship. The United Kingdom, USA, Netherlands, Canada and Germany were the most cited countries. The top ten highly cited documents shared 43.10% of citations. The conceptual study revealed the leading themes in the literature on reference management tools. The current study is the first direct bibliometric study on reference management tools. It's important to note that our study is limited in that it only covers the literature available in WoS. However, we recognize this limitation and believe that upcoming studies might include Scopus or other indexing databases to provide more generalized results.
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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 | 0,058 | 0,171 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,125 | 0,168 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,011 |
| Communication savante | 0,026 | 0,032 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».