Exploring scientific collaborations in geographical information science (GIScience) : a study of its co-authorship networks
Notice bibliographique
Résumé
Geographic Information Science (GIScience) as a discipline focuses on fundamental issues surrounding Geographic Information (Gl) and developments and applications of Geographical Information Technologies (GITechnologies). GIScience has accumulated a body of knowledge that can be easily exported and applied to other disciplines and assembled a wider multidisciplinary research community. \n \nCo-authorship networks are used to explore GIScience scientific collaborations during 1992-2002. Six different co-authorship networks were built from publication outlets comprising different sets of core and peripheral journals. The closer the periphery to the core, the more relevant the selected journals are to GIScience. Topological characteristics of all networks show similar networks despite the differences in sizes and the nature of the topics covered. However, networks with the peripheral journals closer to the core were more centralized around well-known scholars within the discipline. Furthermore, the network structures show a GIScience core linked to allied disciplines, especially to a highly clustered remote sensing research community. \n \nThe core co-authorship network was geo-referenced using authors’ affiliation information. The results show that geographical proximity, language and cultural preferences play important roles. Countries known for their strong publishing patterns in other sciences such as England, USA and Canada were alos identified within GIScience domain. A growth of international collaboration among Scandinavian and European Countries was revealed. Results also show that China, India and Brazil have been increasing their international participation within the GIScience research community.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».