Uru:
- Ikike imejuputa a naghị ewere ọnụ ọgụgụ na nkwuputa site na ebe nchekwa AI mgbe ị na-achịkọta ma na-achikota data sitere na ezigbo nchekwa data AI.
- Ikike ịghọta na metrik dị ka nrụtụ aka, h-index, na ihe mmetụta na-egosi ojiji mana ọ bụghị ịdị mma, yana enweghị atụ ha n'ofe mpaghara.
- Ikike ịtụle oke ụkpụrụ omume nke iji usoro bibliometric naanị n'ịtụle ndị mmadụ n'otu n'otu ma dozie ha na nleba anya.
Ọbá akwụkwọ mahadum na-atụle mmepụta nyocha nke ụlọ ọrụ ya; onye na-eme nchọpụta ịchọta ihe ọmụmụ kachasị emetụta nke ubi; onye njikwa nwere ike ịchọ inyocha visibiliti sayensị nke ngalaba. N'azụ ọrụ a bụ bibliometrics: ubi nke na-enyocha akwụkwọ sayensị na ọnụọgụgụ yana mmekọrịta n'etiti ha. N'ime nkeji a, ị ga-amụta ka esi eji ọgụgụ isi arụ ọrụ na nyocha nke nrụtụ aka, nkewa mbipụta na nyocha mmetụta; mana ị ga-amụta otu esi agagharị oke na ọnyà ụkpụrụ nke metrik ọnụọgụ.
Ka anyị kọwaa echiche ndị ahụ. Ntụtu aka bụ ntụaka sayensị nke otu akwụkwọ mere n'akwụkwọ ọzọ; A na-ewere ọnụọgụ ngụ akwụkwọ dị ka ihe na-egosi ole ọrụ ejirila. H-index bụ ihe na-ejikọta ma nrụpụta na mmetụta nke onye nyocha (ọ bụrụ na ọnụọgụ akwụkwọ h nwere nke ọ bụla natara opekata mpe h, h-index bụ h). Mmetụta mmetụta bụ ihe na-egosi nkezi ọkwa ngụ akwụkwọ. Metiriks ndị a bara uru, mana ọ nweghị nke bụ usoro “mma” kpọmkwem; Idebe ihe dị iche iche a n'uche bụ ihe dị mkpa nke bibliometrics.
Nzọụkwụ site na nzọụkwụ: nyocha nke bibliometric nwere ọrụ
1. Kọwaa ajụjụ ahụ. "Kedu ihe ọmụmụ bụ isi nke ngalaba a?", "Olee akwụkwọ ndị a kacha akpọtụrụ na ụlọ ọrụ anyị?", "Kedu ka mpaghara abụọ a si ejikọta?" Ajụjụ ọ bụla chọrọ nyocha dị iche.
2. Jiri data a pụrụ ịdabere na ya. Ntụle ntụaka bụ naanị ntụkwasị obi dịka isi mmalite data. AI nwere ike mejupụta ọnụ ọgụgụ akwụkwọ ma ọ bụ ndepụta mbipụta; Ya mere, ọ dị mkpa iji data sitere na nchekwa data n'ezie arụ ọrụ. Jiri AI ịkọwa na chịkọta ezigbo data, ọ bụghị ịmepụta data.
3. Mee ka akara akara. AI na-enyere aka chịkọta ụyọkọ isiokwu, netwọk mmekọrịta, ma ọ bụ usoro n'ime oge na nnukwu mbipụta. Nke a na-eduga nleba anya onye nyocha mmadụ na isi ihe dị mkpa.
4. Tugharia nkowa n'ihe gbasara ya. Ọnụ ọgụgụ dị ala adịghị egosi na ọrụ ahụ abaghị uru; Ogige ahụ nwere ike ịdị ntakịrị, isiokwu ahụ nwere ike ịbụ nke ọhụrụ, ma ọ bụ mbipụta ahụ nwere ike ịbụ ihe ọhụrụ. Atụgharịla ọnụ ọgụgụ ahụ n'enweghị ihe gbara ya gburugburu.
5. Debe oke ụkpụrụ omume. E kwesịghị iji usoro akwụkwọ nsọ naanị mee mkpebi gbasara iwere ndị mmadụ n'ọrụ, ịkwalite, ma ọ bụ inye ndị mmadụ ego. Ọnụọgụgụ anaghị atụ uru mmadụ bara; Imetọ ha bụ ma ezighị ezi ma na-emerụ ahụ.
NDỤMỌDỤ: Mgbe ị na-eme AI na-eme nyocha nke ngụkọ, nye ọnụ ọgụgụ ngụta na akwụkwọ edemede sitere na ezigbo nchekwa data; Ka AI naanị hazie, hazie ma kọwaa data a. "Gịnị bụ h-index nke odee a?" Ịjụ ozugbo nwere ike bute nọmba emebere.
Oke njirisi na aghụghọ
N'ihi na metrik bibliometric dị ike, ha na-emeghe iji mebie ya. Enwere ike ịgbanye ọnụọgụ ngụ n'ụdị dị iche iche: oke nrụtụ aka nke onwe (ịkọ ọrụ nke onwe ya), mgbanaka nrụtụ aka (ìgwè ndị mmadụ na-ekwughachi ibe ha), ma ọ bụ omenala nhota nke ubi. Ọzọkwa, njirisi adịghị atụnyere n'ofe mpaghara: gburugburu ebe nrụtụ aka nke isiokwu ahụike na isiokwu nkà ihe ọmụma dị nnọọ iche.
Nsogbu a na-apụta ìhè karịa na Humanities na Social Sciences; n'ihi na arụpụtaghị ihe dị ịrịba ama na mpaghara ndị a (akwụkwọ, ntụgharị asụsụ, nlebanya) akọwapụtaghị ya na ọdụ data ntụaka. Iji tụọ mmetụta nke onye ọkọ akụkọ ihe mere eme ma ọ bụ ọkà mmụta agụmagụ nanị site n'ọnụ ọgụgụ e depụtara ya bụ ịghọtahie ụdị ọrụ ahụ. Onye na-agụ akwụkwọ bụ ntuziaka na-akọwa oke njirisi ndị a nye ndị nchịkwa na ndị nyocha.
Ịkpachara anya: Ewela ihe nrịbama akwụkwọ nsọ dị ka mkpebi ikpeazụ gbasara uru agụmakwụkwọ mmadụ ma ọ bụ ogo ngalaba. Ụkpụrụ nke nleba anya nyocha dị mkpa na-emesi ike na usoro kwesịrị ịkwado ntule qualitative, ọ bụghị dochie ya.
Obere ikpe atọ
Ikpe 1 - Mpaghara mapụtara. Otu onye na-agụ akwụkwọ chọrọ igosi otu nyocha ọrụ bụ isi n'ọhịa ha. Ọ wepụrụ data sitere na mbipụta 200 site na ezigbo nchekwa data zoro aka; YZ chịkọtara data a n'ime ụyọkọ isiokwu wee pụta ìhè ọmụmụ iri kacha akpọtụrụ. Onye nyocha ahụ kwadoro ụyọkọ na njirimara ọ bụla na nchekwa data; otu ahụ weghaara usoro nke mpaghara ahụ ngwa ngwa.
Ikpe 2 - adịgboroja h-index jidere. Otu onye njikwa jụrụ AI gbasara h-index nke onye nyocha; AI kwuru "42". Onye na-agụ akwụkwọ lere anya na nchekwa data n'ezie: uru ziri ezi bụ 19; AI mebere nọmba ahụ. Nke a gosiri na e kwesịghị iwere metrik na ebe nchekwa AI kama site na ezigbo data.
Ikpe 3 - egbochiri ntụnyere ezighi ezi. Otu ngalaba chọrọ ikenye ego site n'ịtụle isiakwụkwọ abụọ dabere na nkezi ọnụọgụ akwụkwọ ha. Onye na-agụ akwụkwọ ahụ kọwara na otu n'ime ngalaba ahụ bụ ọgwụ (omenala oke okwu) na nke ọzọ bụ Humanities (akwụkwọ-arọ, obere okwu okwu), na ntụnyere a ga-abụ nke na-ezighi ezi. A kwadoro nyocha ahụ site na njirisi qualitative nke weere n'uche ọdịiche dị n'ọhịa.
Maapụ anya na ọnyà ọgụgụ
Ngwá ọrụ a na-ejikarị na bibliometrics bụ maapụ netwọkụ (dịka netwọọdụ ngụkọ ma ọ bụ ngalaba-ede akwụkwọ), nke na-egosi mmekọrịta dị n'etiti akwụkwọ ma ọ bụ ndị odee site na ọnụ na njikọ. Maapụ ndị a na-eme ka a na-ahụ anya nhazi, ụyọkọ na bridgeworks nke mpaghara; AI nwere ike chịkọta ezigbo data dị n'okpuru wee nyere aka ịkọwa maapụ ndị a. Ma map a na-ahụ anya, ọ bụ ezie na ọ dị ike, nwekwara ike iduhie: nnukwu oghere a na-ahụ anya na etiti nwere ike ọ gaghị abụ "ihe kacha mkpa" kama ọ bụ naanị "ihe ejikọrọ"; Ọnụ ọgụgụ nke ụyọkọ nwere ike igosipụta naanị ụda mbipụta, ọ bụghị uru nke oghere ahụ. Na mgbakwunye, ka esi see map ahụ (nke ọnụ ụzọ, nke oge, nke nchekwa data) na-agbanwe kpamkpam nsonaazụ. Ya mere, mgbe ị na-egosi nhụta bibliometric dị ka ihe ndabere maka mkpebi, ọ dị mkpa ịkọwapụta nke ọma nke data ọ dabere na ya, nke paramita na oge oge. Ọ bụrụ na okwu sitere na AI na-eme ka oghere dị na maapụ dị ka "onye ndu" ma ọ bụ "kachasị mmetụta," lelee ma ọ bụrụ na ezigbo data kwadoro njirimara ahụ.
NDỤMỌDỤ: Adaba n'ọnyà "center = top" mgbe ị na-atụgharị maapụ netwọkụ. Centrality naanị na-egosi njupụta njikọ; A naghị ahụ onyinye mbụ ma ọ bụ ịdị mma nke ọrụ na maapụ ma enwere ike ịghọta ya naanị site n'ịgụ ọdịnaya.
Ndebiri anọ enwere ike iṅomi
1) Na-achịkọta data ngụ n'ezie:
N'okpuru ebe a bụ ndepụta nbipụta na nọmba nrụtụ aka m weere site na ezigbo nchekwa data nhota. Kewaa ha n'ime ụyọkọ isiokwu wee chịkọta ụyọkọ nke ọ bụla n'otu ahịrịokwu. Naanị jiri data m nyere, agbakwunyela/mepụta akwụkwọ ọhụrụ ma ọ bụ ọnụ ọgụgụ nrụtụ aka. Data: [ebe a]
2) Trend na akara ụkpụrụ:
Kọwapụta usoro ndị a ma ama (mmụba, mbelata, itinye uche na mmekorita) n'ime akwụkwọ / ngụ akwụkwọ dabere na afọ dị n'okpuru. Tọdo nleba anya ọ bụla na data, echela. Data: [ebe a]
3) ịdọ aka ná ntị nkọwa nkọwa:
Kọwaa nkọwa nke akwụkwọ nsọ ndị a, na-ekwupụtakwa oke ya: kedu isiokwu ọ na-enye ozi, kedu isiokwu ọ na-enyeghị ozi, kedu isiokwu ọ na-emeghe iji mebie ihe? Nchọpụta na ọnọdụ: [ebe a]
4) Njikwa ọdịiche mpaghara:
Enwere ike iji data nhota nke otu abụọ a tụnyere ozugbo? Nyochaa ndịiche dị na omenala nturuugo dị n'etiti mpaghara ma kọwaa ma ntụnyere ahụ ọ dị mma. Data: [ebe a]
Ngwa ngwa adịghị ike / Ike siri ike
Ngwa ngwa adịghị ike:
Depụta akụkọ na ọnụ ọgụgụ ndị odee a kacha emetụta.
AI na-ewepụta aha emebere na ọnụ ọgụgụ isi site na ebe nchekwa ya zuru ụwa ọnụ na-enwetaghị ezigbo data. Nsonaazụ: nyocha na-ekwenye ekwenye mana nke na-enweghị isi.
Mgbasa ozi siri ike:
Ọrụ gị: onye enyemaka bibliometrics. N'okpuru ebe a bụ ngụ akwụkwọ na nọmba nsonye m wepụrụ na nchekwa data n'ezie. Hazie data a site na ngalaba akpọtụrụ ruo nke kacha ala, kewaa ya ka ọ bụrụ ụyọkọ isiokwu, wee chịkọta ụyọkọ ọ bụla. Ahapụla na data m nyere, emela ọnụọgụ ma ọ bụ akara ọ bụla. Tinye obere ndetu gbasara oke nke njirisi. Data: [ebe a]
Ike ngwa ngwa; Ọ na-amachi AI na ezigbo data, machibido imepụta ihe, ma na-echetara anyị oke benchmark.
Criteria na oke table
akara
Gịnị na-egosi
Ihe na-egosighi
Nlebara anya
Ọnụọgụ ntụaka
Ojiji/visibility
àgwà, izi ezi
Dabere na omenala mpaghara
h-index
arụpụtaghị ihe+ mmetụta
uru nke onye
Na-enwe mmetụta maka ogologo ọrụ
Ihe mmetụta
Nkezi akwụkwọ akụkọ
Uru nke otu akụkọ
Usoro ọkwa akwụkwọ akụkọ
netwọk mmekọrịta
Onye ya na ya rụkọrọ ọrụ
Ọnụego ntinye aka
Ọrụ na netwọk amabeghị
Mmejọ ndị nkịtị
- Na-arịọ ọnụọgụ ngụ si AI. Emebere ọnụọgụgụ na mpụga ezigbo nchekwa data.
- Na-eche na criterion bụ ihe atụ nke àgwà. Ntụtu aka na-egosi ojiji ọ bụghị ịdị mma.
- Tụnyere mpaghara ozugbo. Omenala njiri mara dị iche, ọ bụghị mma.
- Na-atụ ndị mmadụ site na njiri mara. Achọpụtaghị ihe ndị dị nnukwu akwụkwọ na ọdụ data.
- Na-enyocha ndị mmadụ na njirisi. Mkpebi iwere ọrụ/nkwalite ekwesịghị ịdabere na otu njirisi.
Na nchịkọta
Na bibliometrics na ntụle nyocha, AI bụ onye inyeaka dị ike nke na-achịkọta ezigbo data, ọkọlọtọ ọkọlọtọ na nchịkọta; Ma ewerela nọmba ngụpụta na akara site na ebe nchekwa AI, n'ihi na ọ na-eme ya. Metrics na-egosi ojiji na visibiliti, ọ bụghị mma; enweghị ike iji ya tụnyere n'ofe ngalaba; egosighi ya na ndi mmadu na enweghi ike iji ya mee nyocha ndi mmadu. Onye na-agụ akwụkwọ bụ onye ndu dị mkpa nke na-akọwa oke nke njirisi ndị a ma dozie ha na nleba anya.
Ọrụ ngwa
Were obere ndepụta nke akwụkwọ (ndekọ 10-15, yana ọnụ ọgụgụ ngụ) site na nchekwa data n'ezie. Nwee ụyọkọ AI ma chịkọta ya na ndebiri “Cchịkọta ezigbo nkọwapụta data”, wee kwado nhota ndị ahụ wee gụọ na nchekwa data. Wee bipụta oke nke metrik ị họọrọ (dịka h-index) na ndebiri “ịkọwa nkọwapụta” wee hazie otu ị ga-esi kọwaara onye njikwa.
ndetu
- [] Enyere m nọmba ntinye aka na nkọwa sitere na ezigbo nchekwa data, enweghị m ha site na AI.
- [] M gosipụtara metrik dị ka ihe na-egosi ojiji/visibility, ọ bụghị ịdị mma.
- [] M weere n'uche ihe dị iche na omenala nhota n'etiti ubi.
- [] M weere n'uche na-egosi na-erughịrị mmadụ.
- [ ] Ejighị m akara ahụ naanị n'ịtụle ndị mmadụ n'otu n'otu.