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Enregistrement W6999497510

Contribution of Annals of Library and Information Studies in SCOPUS database (2011-2021): An analysis Bibliomatrice study

2022· article· en· W6999497510 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLincoln (University of Nebraska) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnnalsScopusBibliometricsInformation centerMedical journalRank (graph theory)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper is based on the bibliometric analysis of 44 issues of Annals of Library and Information Studies published during 2011 to 2021. Each issue published 9.74% research output by and large. Of the total 344 were retrieved from 44 issues of Four volumes with an average of 46.15 from Annals library journal in the period 2011-2021, in which year 2014 has got the highest number of publications i.e, 45 with an average article of 11.2 per issue India 263, Nigeria stands next with 24 contributions and Sri Lanka 15 contributors, Bangladesh with 09 contributions, Iran 07 contributions, South Africa 04, followed by USA (03), Brazil (02), Canada (02), and other Counties 26.contributionsB. K Sen (19) contributed the highest number of publications in Annals Journal library. the year 2014 has recorded highest citations 269 , Council of Scientific and Industrial top rank contributor 31 publication and 9.01 % contribuations

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
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 enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0760,122
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,429
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,080 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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