DESIDOC Journal of Library Information Technology
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the publication trends of scholarly papers in DESIDOC Journal of Library & Information Technology from 2010 to 2024. The result showed that 851 articles were published during the study. The study examined various aspects such as the authorship pattern, year-wise distribution of publications, degree of collaboration, author productivity pattern of contribution, year-wise authorship pattern of publication, and category-wise classification of paper contribution. The study identifies the author who published the most articles during the study period. Additionally, the paper analysed the category-wise classification of paper contributions and examined the year-wise distribution of publications. The study revealed the authorship pattern during the study. The study found most articles are contributed by two authors, followed by single and more than three authors. The study also revealed the total number of papers published in the Journal from 2010 to 2024. This bibliometric study provides an in-depth analysis of the DESIDOC Journal of Library & Information Technology (DJLIT) from 2010 to 2024. The co-authored papers dominate the journal’s output, reflecting a collaborative research approach. The journal’s content has evolved to encompass a wide range of topics within LIS, including digital libraries, information retrieval systems, and knowledge management. This thematic diversification aligns with global trends and reflects the journal’s responsiveness to emerging issues. While the majority of contributions are from Indian authors, there is a noticeable increase in international collaborations, particularly from countries such as the United States, the United Kingdom, and Canada. This trend highlights the journal’s expanding global reach and relevance. The DESIDOC Journal of Library & Information Technology has demonstrated significant growth and evolution over the past 15 years.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,021 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,021 |
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 ».