Collaboration trend in Indian Business-Management research: A bibliometric perspective
Notice bibliographique
Résumé
The study has brought out the current landscape of Indian collaboration in research in the discipline of Business management. Co-authorship patterns derived from 1997-2012 data in the EBSCO-Host BSP (Business Source Premier)dtabase are analyzed to show the status of Business Management (BM) collaboration in India. The growth of co-authored publications during the study period is calculated as 37.94 percent and single authored papers as 42.7 percent using the log- linear model. Three different levels of collaboration as local(LL) national(NL) and international(IL) are discussed. On examining the sectoral collaboration measured as papers authored by academic and non-academic authors it is found that academic contribution dominates in BM research. Indian researchers in management are more often collaborated nationally and locally than with foreign partners outside the country. International co-publication representing 30.3% of the co-authored publication shows a gradual decline over the period. On examining the affiliation of authors and co-authors it is evident that the lion share of publications are brought out by the academic collaboration. The collaboration between academic and non academic researchers is reported at very low level but shows more internationally co-authored papers. The United States dominates in partnering with India by producing more number of papers, followed by United Kingdom, China, Canada and Australia. The ranking of institutions show that the institutions like IIMs, IITs are dominating in productivity and the private sector institutes are still lagging behind.
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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 | 0,004 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,063 | 0,155 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».