Scientometric Analysis of Articles on the Consumption of Cultural Goods
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this research is to conduct a scientometric study of articles on the consumption of cultural goods. In order to achieve the research objectives, the research questions are as follows: What is the trend in publication and the rate of global and local citations based on the year and types of sources publishing articles in the Clarivate Analytics citation database? What are the predominant topics, subject areas, countries, organizations, languages, authors, and journals publishing articles on the consumption of cultural goods? What are the rates of citation, co-citation, and co-authorship among countries, organizations, and languages publishing these articles? Finally, what does the co-occurrence map of keywords reveal about articles on the consumption of cultural goods in the Clarivate Analytics citation database? This study is applied research that employs descriptive-analytical and scientometric methodologies. The statistical population for this research includes 556 articles on the consumption of cultural goods indexed in the Clarivate Analytics Web of Science database, covering the years 1986 to 2018. The data analysis tools used are HisCite, VOSviewer, and Excel software. The findings indicate that the publication trend of articles has fluctuated slightly over the years, with most citations related to older articles. The subjects of these articles primarily fall within the fields of business, economics, sociology, anthropology, cultural studies, ecology, social sciences, and life sciences. Additionally, the findings reveal that the United States, England, and Canada produced the most articles and received the highest number of local and global citations. Among universities, the University of London, the University of Guelph, Macquarie University, Lancaster University, and University of Surrey had the highest local and global citations. In terms of journals, the Journal of Consumer Research and the Journal of Cultural Economics received the most local and global citations, with most articles published in high-impact journals (Q1). The findings show that overall citation collaboration among authors, countries, and organizations is low, and the network of keywords is quite dispersed. The results also indicate that local citations to articles and scientific collaboration among authors are significantly lower than their global citations. Therefore, cultural policymakers should strengthen academic cooperation at both local and international levels and create incentives to enhance scientific collaboration among authors, countries, and organizations.
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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 | 0,016 | 0,132 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,194 | 0,223 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
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 ».