論文の概要: Delineating Feminist Studies through bibliometric analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18306v1
- Date: Wed, 27 Nov 2024 12:52:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-28 15:24:52.696112
- Title: Delineating Feminist Studies through bibliometric analysis
- Title（参考訳）: 文献分析によるフェミニスト研究の展開
- Authors: Natsumi S. Shokida, Diego Kozlowski, Vincent Larivière,
- Abstract要約: 本稿では,さまざまな科学分野にまたがるジェンダー・性関連出版物を同定するための新しいアプローチを提案する。
我々は、学術論文のデータセットをコンパイルするために、バイオロメトリ技術、自然言語処理(NLP)、手作業によるキュレーションを採用している。
結果として得られたデータセットは1668年から2023年の間に190万以上の科学文書からなり、4つの言語にまたがっている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1060425537315088
- License:
- Abstract: The multidisciplinary and socially anchored nature of Feminist Studies presents unique challenges for bibliometric analysis, as this research area transcends traditional disciplinary boundaries and reflects discussions from feminist and LGBTQIA+ social movements. This paper proposes a novel approach for identifying gender/sex related publications scattered across diverse scientific disciplines. Using the Dimensions database, we employ bibliometric techniques, natural language processing (NLP) and manual curation to compile a dataset of scientific publications that allows for the analysis of Gender Studies and its influence across different disciplines. This is achieved through a methodology that combines a core of specialized journals with a comprehensive keyword search over titles. These keywords are obtained by applying Topic Modeling (BERTopic) to the corpus of titles and abstracts from the core. This methodological strategy, divided into two stages, reflects the dynamic interaction between Gender Studies and its dialogue with different disciplines. This hybrid system surpasses basic keyword search by mitigating potential biases introduced through manual keyword enumeration. The resulting dataset comprises over 1.9 million scientific documents published between 1668 and 2023, spanning four languages. This dataset enables a characterization of Gender Studies in terms of addressed topics, citation and collaboration dynamics, and institutional and regional participation. By addressing the methodological challenges of studying "more-than-disciplinary" research areas, this approach could also be adapted to delineate other conversations where disciplinary boundaries are difficult to disentangle.
- Abstract（参考訳）: フェミニスト研究の多分野的・社会的に定着した性質は、この研究領域は伝統的な学際的境界を超越し、フェミニストやLGBTQIA+社会運動の議論を反映しているため、書誌分析に特有の課題を呈している。
本稿では,さまざまな科学分野にまたがるジェンダー・性関連出版物を同定するための新しいアプローチを提案する。
ダイメンジョンズデータベースを用いて,学術出版物のデータセットを編集するために,書誌技術,自然言語処理(NLP),手作業によるキュレーションを用い,ジェンダー研究とその影響をさまざまな分野にわたって分析する。
これは、専門誌のコアとタイトルの包括的なキーワード検索を組み合わせた方法論によって達成される。
これらのキーワードは、コアからタイトルと抽象のコーパスにトピックモデリング(BERTopic)を適用することで得られる。
この方法論戦略は2つの段階に分けられ、ジェンダー研究と異なる分野との対話のダイナミックな相互作用を反映している。
このハイブリッドシステムは、手動のキーワード列挙によって導入された潜在的なバイアスを緩和することで、基本的なキーワード検索を超越する。
結果として得られたデータセットは1668年から2023年の間に190万以上の科学文書からなり、4つの言語にまたがっている。
本データセットは,ジェンダー研究の課題,引用とコラボレーションのダイナミクス,制度的および地域的参加の観点から特徴づけることができる。
より学際的な」研究分野の研究の方法論的課題に対処することで、学際的境界が絡みにくい他の会話の展開にも適応できる。
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