Science Research Output pattern of University of Delhi (2015-2019)
Notice bibliographique
Résumé
The current research has been conducted to tress out the science research output of University of Delhi (DU) in the last five years (2015-2019) after using Web of Science (WOS) database. The present study has used Web of Science databases to collect the science research output of University of Delhi for the specified period. The retrieved data were analyzed using specific parameters. This study investigates the most productive institutes, countries, authors the impact of their output in terms of Relative Citation Impact (RCI) and Citation per Paper (CPP). For visualizing purposes, VOS Viewer has been used. We retrieved 6500 papers from Web of Science, consisting of 87.6% journal articles, 6.29% proceeding papers, and 6.15% review articles. The analysis of data indicates that consistent growth with increasing multi-authorship is the general trend of research. Multiauthored papers with international collaboration have more research impact (CPP, RCI) compared to others. USA, Germany, Korea topped the list of collaborating countries in science research. However, Canada made the very best effect in phrases of CPP and RCI. The University of Delhi has a major collaboration with BHU, JNU, IIT, and CSIR in terms of domestic collaboration. The study can be better used for further identification of research areas in sciences where attention can be given.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,048 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».