Mapping the Scholarly publications of Central University of Gujarat
Notice bibliographique
Résumé
The study attempts to analyze research publications of Central University of Gujarat (CUG) during the period of 2010 - 2020. The bibliographic data for this study was extracted from the Scopus database. This paper analyses 771 research papers published by Central University of Gujarat during the period under the study. The study examine the year-wise research publications, authorship pattern, degree of collaboration, types of document, preferred journals for publication, prolific author, h-index, most collaborating institutions and countries etc. Additionally, in this research paper different software used e.g. ‘MS-Excel’, ‘bibliometrix’ & ‘biblioshiny’ of R-Package, VOSviwer applied for the analysis and data visualizations. The research findings indicate that the growth of literature pattern is linear, and journals articles (561) are the most preferred form of publications by the researchers to communicate their research. Degree of Collaboration (DC) 0.728 indicates that the most research work jointly carried out by research scholars of Central University of Gujarat (CUG). Singh M. is found to be the most prolific author and the Journal of Molecular Liquids is the most preferred Journal. The top 10 most cited publications were used from that only one paper was two-authored and received highest 439 citations found and other 9 research papers were shown multiple-authored. In Jawaharlal Nehru University (60) and Banasthali Vidyapith (39) were the leading collaborating Institutions. The USA, Australia, South Africa, UK, and Canada were the top five most collaborative countries. The subject Chemistry was most prominent research area during the study period. The CUG has to make more effort to promote research and develop quality culture, attention of developing better policies to enhance and enrich the research performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».