Pattern of Research Collaboration of six Indian Institutes of Technology: A Scientometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The study makes an analysis of 72940 papers indexed by Scopus International database and published by six Indian Institutes of Technology during 2006 to 2015 which indicates that scientists of six IITs are more inclined to publish their research papers in collaboration with other countries and international institutions as two third (66.65%) papers of six IITs are internationally collaborated with 459 countries from almost all regions of the World. However the dominant research collaborating countries among them included USA, UK, Germany, Canada, France, Australia, Japan, South Korea, Singapore, Sweden, Switzerland, China, Italy, etc. All the six IITs also published (33.34%) papers collaboration with 355 national institutes within India to publish their papers. The study also indicates that the average value of CC for six institutes is 0.96, which indicates collaborative pattern of six institutes are denoted by co-authored papers than solo authors. It also indicates that the multi and mega-authored papers have notably increased during the second block of 2011-2015 compared to 2006-2010 as CC is 1.03. Among 38 highly collaborative institutions, the highest (Seven) are from USA, and Purdue University, USA had the highest number of internationally collaborated papers with three IITs.
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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 | 0,007 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,085 | 0,154 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».