PRODUKTIVITAS PENGARANG ARTIKEL PADA JURNAL FIHRIS (JURNAL ILMU PERPUSTAKAAN DAN INFORMASI) TAHUN 2006-2014: MENGGUNAKAN HUKUM LOTKA
Notice bibliographique
Résumé
Heru Pasuko Rini (12140012), 2016. Author Productivity Fihris Journal (a Journal of Library and Information Science) on 2006-2014: Using the Lotka Law. This research discusses about the application of the Lotka Law on Fihris journal. Lotka law is one of the studies in bibliometric. According to Lotka, if there are 100 people who produce one article, then there will be a quarter people who produce two articles, and so on, with the formula: n works = 1 / n2. Based on Lotka Law, this formula is called the inverse quadrate law. This research also explain about the calculation of K-S test on examining data distribution from two different samples so that the Lotka law can be applied to a particular set of data. The results of this research show that 60 author in Fihris journal produce 99 articles. Based on the Lotka Law formula calculation, it was found that the value of C = 0.93203 and the value of n = 1.91229. Thus, the pattern of productivity in this reserch is ( ) = . . . . From 60 authors, there are 93.203% who produce one article, this means more than half of the authors produce one article. There are 24.761% authors who produce two articles, this means more than quarter of the author who produce on article, and so on. According to the calculation, it can be conclude that the calculation of the theoretical frequency distribution (Lotka Law) in accordance with the theory of Lotka. In the K-S test Dmaks value = 0.43571 and grades K-S = 0.20626, it is seen that the value DmaksK-S. Therefore, the distribution does not meet the theoretical describtion Lotka Law. In the characteristic of authorship, the male authors are more dominant than women authors, the proporsion is 63%:37%, the profession of authors dominated by librarians (42%), and the the author institution are dominated by the authors from outside UIN Sunan Kalijaga, which is 55%:45%. It is recommended for every author to find out the level of their productivity.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,010 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».