Türkiye’nin Göreli Atıf Etkisi Üzerine Bilimetrik Bir Çalışma A Scientometric Study on Relative Citation Impact of Turkey
Bibliographic record
Abstract
Türkiye’nin atıf dizinlerine yaptığı katkı her geçen yıl artış göstermektedir. ÖzellikleTürkiye adresli dergilerin bir kısmının atıf dizinleri kapsamına alınması, bu artışı daha dabelirgin kılmıştır. Bu artışta, kâr amaçlı bir yapı olduğu herkesçe bilinen atıf dizinlerininsahibi ticari kurumun almış olduğu genişleme kararının önemli rolü bulunmaktadır. Bu çalışmada Türkiye’nin göreli atıf etkisi açısından bir değerlendirmesi yapılmakta, ülkelerve alanlar bazında çeşitli karşılaştırmalara yer verilmektedir. Çalışmanın verileri EssentialScience Indicators adlı kaynaktan elde edilmiştir. Araştırmamız, Türkiye’nin göreli atıf etkisiyüksek ve düşük alanlarını belirlemeyi, zaman içinde Türkiye’nin farklı alanlardaki göreliatıf etkisinin değişip değişmediğini ve farklı ülkelerle karşılaştırıldığında Türkiye’nin göreliatıf etkisi bakımından konumunu ortaya koymaya çalışmaktadır. Bulgular, Türkiye’ningöreli atıf etkisi en yüksek alanının mühendislik, en düşük alanının ise bitki ve hayvanbilimleri olduğunu göstermektedir. Öte yandan Türkiye’nin göreli atıf etkisi yüksek alanlarıile düşük alanları arasında zaman içinde önemli bir değişim olduğu gözlenmemiştir.Amerika Birleşik Devletleri hemen her alanda bilim dünyasındaki tartışılmaz egemenkonumunu sürdürmektedir. Türkiye ise henüz İngiltere, Almanya, Kanada, Fransa gibiülkelerle yarışabilecek düzeye ulaşamamıştır.Turkey’s contribution to citation indexes has been increasing every year. This increasehas become particularly visible with the inclusion of some of the Turkey addressed journalsin the citation indexes. The expansion decision taken by the commercial company thatowns citation indexes also plays a significant role in this increase. This study evaluatesthe relative citation impact of Turkey and includes various comparisons based on countryand field of study data. The data used in this study is obtained from Essential ScienceIndicators. The aim of the study is to examine Turkey’s high and low relative citationimpact areas and determine whether there is a change in relative citation impact in time.Our study also tries to expose Turkey’s position in terms of relative citation impact whencompared with different countries. The findings indicate that engineering is the highestrelative citation impact area in Turkey and plant and animal sciences is the lowest, and nosignificant changes are observed between the two in time. The United States of Americapreserves its indisputable leading position in all areas in the scientific world. Turkey, onthe other hand, is yet to reach to a level, where it can compete with such countries asEngland, Germany, Canada and France.
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
Direct model labels (unvalidated)
Per-model category and study-design labels from the labeling rounds. They are machine output, unvalidated, and the disagreement between models ships as data. No study design here is MEDLINE-validated yet.
| Model arm | Categories | Study design | Confidence |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliometrics Domain: not available · Genre: Empirical About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Observational | low |
| gpt | Bibliometrics Domain: not available · Genre: Empirical About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: yes | Observational | high |
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 | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.011 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 0.000 |
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, unvalidatedLabeled directly by 2 models reading the full record.
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".