E-DEVLET GELİŞMİŞLİK ENDEKSİ İLE İLGİLİ YAYINLARIN GÖRSEL HARİTALANDIRILMASI VE BİBLİYOMETRİK ANALİZİ
Bibliographic record
Abstract
Bu çalışma, E-Devlet Gelişmişlik Endeksi (EGDI) ile ilgili literatürün gelişimini ve eğilim trendlerini bibliyometrik analiz yöntemi ile incelemeyi amaçlamaktadır. Bu amaç doğrultusunda 2003-2024 yılları arasında Scopus veri tabanında yer alan 269 çalışmanın verileri derlenerek VOSviewer analiz programı ile haritalandırılmıştır. Elde edilen veriler, anahtar kelimeler, ülkeler, yazarlar gibi bazı ölçütler çerçevesinde incelenerek eğilimler ortaya çıkarılmıştır. Yapılan araştırma sonucunda EGDI ile ilgili üretilen yayınların 2011 yılında yoğunlaştığı, EGDI'deki çalışmalara en fazla destek veren ülkenin Çin olduğu; en fazla yayının Toronto Üniversitesinden yapıldığı, Ali Q; Cunha, M.A; Janowski, T; Kawula J. D.; Khan, M.Y.I.; Lv, B.; Marino, A.; Martins, J.; Murphy, E.; Nielsen, M. M’nin en fazla katkı yapan yazarlar olduğu ortaya konulmuştur. Çalışmalarda en fazla kullanılan anahtar kelimeler ise “E-devlet” (n=33), “elektronik yönetim” (10), “e-ticaret” (8), “e-değerlendirme” (8), “internet” (5), “e-yönetim” (59) olarak tespit edilmiştir. En fazla atıf alan yayın, 521 atıf ile Tang, Karen vd. tarafından yapılmıştır. Çalışma kapsamında elde edilen bu sonuçlar ile araştırmacılara E-devlet çalışmalarına yönelik teorik bir zemin sunulması planlanmaktadır.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.006 |
| Open science | 0.004 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".