Analisis Bibliometrik terhadap program reward pada Scopus menggunakan Biblioshiny
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perkembangan publikasi ilmiah dalam bidang program yang berlandaskan sistem penghargaan (Reward) selama 2014-2024 menggunakan analisis bibliometrik pada Scopus melalui Biblioshiny. Hasil analisis menunjukkan bahwa topik ini mengalami perkembangan yang signifikan dalam beberapa tahun terakhir, dengan peningkatan jumlah publikasi dan variasi penulis yang berkontribusi, yaitu Pop, C. dari Technical University of Cluj-Napoca, Romania menduduki peringkat pertama sebagai penulis dengan kutipan sebanyak 517 pada artikel berjudul “Blockchain Based Decentralized Management Of Demand Response Programs In Smart Energy Grids” yang diterbit pada jurnal Sensors dari Switzerland. Dilanjut dengan Halpern, SD. dari University of Pennysylvania, Amerika Serikat sebagai peringkat kedua dengan jumlah kutipan 287 pada artikelnya yang berjudul “Randomized Trial of Four Financial-Incentive Programs For Smoking Cessation” pada New England Journal Of Medicine, yang kemudian juga diikuti oleh Patel, MS dari afiliasi yang sama dengan artikelnya yang berjudul “Framing Financial Incentives to Increase Physical Activity Among Overweight and Obese Adults a Randomized, Controlled Trial” dan terbit pada jurnal Annals of Internal Medicine. Produksi karya ilmiah terbanyak dilakukan oleh negara USA dengan total publikasi dokumen berjumlah 1081, UK dengan total 296, China dengan total 185, Canada dengan total 118, dan Australia dengan total 125.
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.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.031 | 0.087 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.005 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.001 |
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 it