Aproximación cienciométrica a la investigación en comunicación : el caso de Marshall McLuhan
Notice bibliographique
Résumé
La aplicación de la técnica Cameo (Characteriza\ntions automatically made and edited online) a la trayectoria\ninvestigadora de Marshall McLuhan, una de las metodologías\nde análisis y representación de la información científica más\navanzada, permite construir un retrato científico del teórico\nde la comunicación canadiense y responder a cuestiones como\ncuáles fueron sus intereses profesionales y académicos, qué\nautores influyeron en sus teorías y cómo ha evolucionado su\npensamiento en los estudios de Comunicación. Analizando la\ninformación relacional de citas contenida en los artículos so\nbre McLuhan del ISI Web of Science es posible crear un mapa\ncon su trayectoria -reconociendo a los autores que más han in\nfluido en su carrera profesional- y una segunda representación\ncon las ‘huellas' que ha dejado su pensamiento en el panorama\nactual. Se aplican técnicas bibliométricas avanzadas para in\nvestigar en Comunicación y en Ciencias Sociales. | The application of the Cameo (Characterizations\nAutomatically Made and Edited Online) bibliometric techni\nque -one of the most advanced methodologies for the analy\nsis and representation of information- to the research history\nof Marshall McLuhan allows us to create a scientific portrait\nof this Canadian communications expert. The Cameo portrait\nidentifies McLuhan's professional and academic interests, the\nauthors that most heavily influenced his wave-breaking theories\nand the evolution of his line of thought in current trends of Com\nmunication. By analysing the relational information of citations\ncontained in articles about McLuhan in the ISI Web of Science,\nwe were able to create a map of his intellectual sojourns, inclu\nding signposts of the most influential authors in his professional\ncareer, along with a second representation that shows the 'foo\ntprints' his writings have left in the world.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,012 |
| Communication savante | 0,013 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».