論文の概要: Usage frequency and application variety of research methods in library and information science: Continuous investigation from 1991 to 2021
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.31081v1
- Date: Tue, 30 Jun 2026 03:15:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-01 18:27:19.052548
- Title: Usage frequency and application variety of research methods in library and information science: Continuous investigation from 1991 to 2021
- Title（参考訳）: 図書館・情報科学における利用頻度と応用の多様性:1991年から2021年までの連続調査
- Abstract要約: 本研究は、1991年から2021年までの26,000件以上の研究論文を、21大LIS(図書館情報科学)ジャーナルで分析した。
この研究は、この研究で特定された18の研究トピックと、LIS分野で一般的に採用されている16の研究手法の動的および明らかな関係を明らかにした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.199320411821769
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The present study analyzed over 26,000 research articles published between 1991 and 2021 in twenty-one major LIS (Library and Information Science) journals, using the machine learning (ML) approach to categorize the research methods used by LIS scholars. The findings of this study are significant. Firstly, there has been a shift in the research strategy from conceptual research (e.g., "Theoretical approach") to empirical research (e.g., "Interview") in LIS investigations over the past 31 years. Secondly, the research topics explored by LIS scholars during this period have moved from system-centered issues (e.g., "Information retrieval/models and algorithms") to user-centered topics (e.g., "Information services "). Thirdly, the study revealed dynamic and revealing relationships between the 18 research topics identified in the study and the 16 research methods commonly adopted in the LIS field. These dynamic relationships can be visualized by year and longitudinally via an interactive map created in this study.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,1991年から2021年までの26,000件以上の研究論文を,LIS学者が使用する研究手法を機械学習(ML)アプローチを用いて分析した。
本研究の成果は重要である。
第一に、過去31年間のLIS調査において、概念研究(例えば「理論的アプローチ」)から実証研究(例えば「インタービュー」)への研究戦略の変化があった。
第2に,システム中心の問題(例えば「情報検索・モデル・アルゴリズム」)からユーザ中心の話題(例えば「情報サービス」)へと移行した。
第3に,本研究は,本研究で特定される18研究課題と,LIS分野で広く採用されている16研究手法の動的および明らかな関係を明らかにした。
これらのダイナミックな関係は、この研究で作成された対話型マップによって、年々、縦に可視化することができる。
関連論文リスト
- Data-Driven Evolution of Library and Information Science Research Methods (1990-2022): A Perspective Based on Fine-grained Method Entities [7.4287545941586615]
1990年代以降、ビッグデータと情報技術の進歩は、図書館と情報科学の分野でデータ中心の研究を推進してきた。
本研究は、ドメイン内の研究手法の進化的傾向を明らかにするために、きめ細かい分析を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-24T02:37:13Z) - Research Method Usage across Academic Ages in Library and Information Science: An Empirical Study (1990-2023) [7.4287545941586615]
学齢はキャリアの発達を形作り、研究行動、出力量、方法論の選択に影響を与える。
1990-2023年に14の権威ある図書館と情報科学誌に掲載された26,677の論文のコーパスが編纂された。
中産階級の学者は最も多様性の高い方法を示しており、後期の学者は最も低い方法を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-20T03:57:28Z) - ResearchClawBench: A Benchmark for End-to-End Autonomous Scientific Research [142.29356526274387]
我々は自律的な科学的研究を評価するためのベンチマークであるResearchClawBenchを紹介する。
各タスクは、実際の論文に基づき、関連する文献や生データを提供し、評価中に対象の論文を隠蔽する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-28T16:27:40Z) - Evolution of Research Method Usage Across the Academic Careers of Library and Information Science Scholars [3.2586114800974957]
本研究は,図書館情報科学(LIS)分野における全文論文と認知記録からなる包括的データセットを用いた。
本研究は,14年以上の学術的年齢と5年間隔で一貫した出版記録を持つ435人の上級学者を対象としており,合計6,116の論文をカバーしている。
文献学的手法はキャリアの段階で最も頻繁に用いられており、早生の学者は19.61%、上級の学者は31.81%である。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-22T13:06:58Z) - Automatic Detection of Research Values from Scientific Abstracts Across Computer Science Subfields [32.82061305764996]
研究の態度や行動を導いたり動機づけたりする基礎的および基本的な信念として知られる、特定の研究の価値観を探求することが不可欠である。
これまでの研究は、機械学習論文の小さなサンプルから、手動で研究値を分析してきた。
本稿では,CS関連研究をガイドする10の研究値を含む詳細なアノテーションスキームを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-23T00:44:27Z) - The Nature of NLP: Analyzing Contributions in NLP Papers [77.31665252336157]
我々は,NLP研究論文の要約として,NLPコントリビューション(NLPコントリビューション)の分類法を提案し,NLPコントリビューション(NLPコントリビューション)を導入した。
NLPの研究は、1970年代から80年代にかけて言語と人間中心の研究に焦点が当てられ、1990年代と2000年代に打ち切られ、2010年代後半から再び上昇し始めた。
私たちのデータセットと分析は、研究トレンドをトレースするための強力なレンズを提供し、インフォグラフィックでデータ駆動の文献調査を生成する可能性を提供します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-29T01:29:28Z) - A Comprehensive Survey of Scientific Large Language Models and Their Applications in Scientific Discovery [68.48094108571432]
大規模言語モデル(LLM)は、テキストやその他のデータ処理方法に革命をもたらした。
我々は,科学LLM間のクロスフィールドおよびクロスモーダル接続を明らかにすることで,研究ランドスケープのより総合的なビューを提供することを目指している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-16T08:03:24Z) - De-identification of clinical free text using natural language
processing: A systematic review of current approaches [48.343430343213896]
自然言語処理は、その非識別プロセスの自動化の可能性を繰り返し示してきた。
本研究の目的は,過去13年間に臨床自由テキストの非識別化が進展したことを示す体系的な証拠を提供することである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-28T13:20:41Z) - A Diachronic Analysis of Paradigm Shifts in NLP Research: When, How, and
Why? [84.46288849132634]
本稿では、因果発見と推論技術を用いて、科学分野における研究トピックの進化を分析するための体系的な枠組みを提案する。
我々は3つの変数を定義し、NLPにおける研究トピックの進化の多様な側面を包含する。
我々は因果探索アルゴリズムを用いてこれらの変数間の因果関係を明らかにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-22T11:08:00Z) - Machine Learning Research Trends in Africa: A 30 Years Overview with
Bibliometric Analysis Review [2.6774008509840996]
論文は2761の機械学習関連文書からなり、そのうち98%は過去30年間に903の雑誌に少なくとも482の引用文が掲載されている。
1993年から2021年にかけて、54のアフリカ諸国の研究出版物を含むScience Citation Index EXPANDEDからコラージュされた文書が回収された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-15T12:27:43Z) - Research Trends and Applications of Data Augmentation Algorithms [77.34726150561087]
我々は,データ拡張アルゴリズムの適用分野,使用するアルゴリズムの種類,重要な研究動向,時間経過に伴う研究の進展,およびデータ拡張文学における研究ギャップを同定する。
我々は、読者がデータ拡張の可能性を理解し、将来の研究方向を特定し、データ拡張研究の中で質問を開くことを期待する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-18T11:38:32Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。