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Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Full text linkThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Prédire les performances des étudiants grâce à la fouille de données trans-institutionnel : développement du modèle CISE et de l'outil ReflectMate
No full textL’évolution rapide des environnements d’apprentissage numériques a mis en évidence le besoin d’outils innovants pour améliorer les performances et l’engagement des étudiants et l’équité dans l’éducation. Cette thèse présente deux cadres : le modèle prédictif CISE (Cross-Institutional Stacking Ensemble) et ReflectMate, un outil d’analyse réflexive de l’apprentissage. Elle aborde les défis de l’éducation en TIC, tels que l’hétérogénéité des ensembles de données, le déséquilibre entre les classes et les disparités causées par la fracture numérique, transformant ainsi les pratiques éducatives grâce à l’analyse prédictive et à l’apprentissage réflexif. Le modèle CISE est un cadre d’apprentissage conçu pour prédire les performances académiques des étudiants dans divers contextes institutionnels. Il intègre cinq classificateurs d’apprentissage automatique : Decision Tree, Random Forest, Naive Bayes, Neural Network et Support Vector Machine, synthétisés via un méta-modèle basé sur la régression logistique. Cette approche d’ensemble empilé a démontré une précision prédictive et une généralisabilité supérieures, atteignant un taux de 78,25 % (score F1) sur le jeu de données utilisé pour valider le méta-modèle. En complément de CISE, ReflectMate a été conçu et développé pour permettre aux apprenants de s'engager activement dans leur parcours académique. Cet outil réflexif d’analyse des activités d’apprentissage, centré sur l’apprenant, fournit des informations en temps réel sur les interactions avec les plateformes LMS, notamment des indicateurs liés aux exercices, aux devoirs notés ainsi qu’au temps consacré aux activités d’apprentissage.Une étude a également été menée sur la fracture numérique, en particulier dans le contexte de l’éducation en TIC au Cambodge. Des analyses statistiques ont révélé des disparités dans les résultats académiques en fonction du genre et de la localisation géographique, mettant en évidence des inégalités systémiques qui affectent les opportunités d’apprentissage. Les contributions majeures de cette thèse portent sur l’exploration des données éducatives et l’analyse réflexive de l’apprentissage grâce à des solutions centrées sur les apprenants. En intégrant le modèle prédictif, ces travaux visent à améliorer les résultats académiques et à favoriser le développement de l’autonomie des apprenants.The rapid evolution of digital learning environments has underscored the need for innovative tools to enhance student performance, engagement, and equity. This dissertation introduces two frameworks: the Cross-Institutional Stacking Ensemble (CISE) predictive model and ReflectMate, a reflective learning analytics tool. Together, they address challenges in ICT education, such as dataset heterogeneity, class imbalance, and disparities caused by the digital divide, transforming educational practices through predictive analytics and reflective learning. The CISE model is an ensemble learning framework that forecasts student academic performance across diverse institutional contexts. It integrates five machine learning classifiers—Decision Tree, Random Forest, Naive Bayes, Neural Network, and Support Vector Machine—synthesized via a logistic regression-based meta-model. Achieving an F1 score of 78.25% on the ENSIM validation dataset, CISE demonstrates superior accuracy, generalizability, and reliability in identifying at-risk students, offering a robust solution for cross-institutional data mining. Complementing CISE, ReflectMate empowers students by providing real-time insights into their learning behaviors, such as quiz attempts, assignment submissions, and LMS interactions. With features like progress tracking, tailored feedback, and an interactive dashboard, ReflectMate fosters self-reflection, self-regulation, and accountability. Surveys among CADT students highlight its effectiveness in promoting metacognition and academic engagement. This research addresses the digital divide by revealing disparities in ICT education based on gender and location, emphasizing systemic inequities. The integration of CISE and ReflectMate bridges these gaps by delivering equitable access to resources and personalized support, empowering underserved populations. This dissertation advances educational data mining and learning analytics by combining predictive modeling with reflective practices, offering scalable, student-focused solutions to enhance outcomes and promote digital equity. Practical implications and future directions include expanding datasets, incorporating socio-economic factors, and evaluating long-term impacts on academic success and inclusion
Une approche pour tracer finement les communications médiatisées en situation d’apprentissage
No full textInternational audienceno abstrac
Une approche pour tracer finement les communications médiatisées en situation d’apprentissage
No full textInternational audienceno abstrac
Utilisation des traces comme outils réflexifs pour les apprenants et les enseignants à distance : application aux communications médiatisées
No full textAfin de fournir du soutien aux apprenants et aux tuteurs pendant et après leurs activités de communication médiatisée (CMC en anglais pour Computer-Mediated Communication), nous menons une recherche qui se focalise sur le traçage et l\u27exploitation des traces CMC en situations d\u27apprentissage à distance. Nous avons traité des problématiques autour de (i) la collecte des traces, (ii) la représentation des traces, et (iii) l\u27analyse et la visualisation des traces. Les éléments de réponse à ces problématiques sont : - Une approche de traçage pour les outils CMC : Pour tracer finement les activités CMC, nous proposons d\u27effectuer l\u27observation non seulement du côté des serveurs, mais également sur les postes clients. Nous distinguons 3 types d\u27interactions : les IHM (Interaction Homme-Machine), les IHHM (Interactions Homme-Hommes Médiatisées par les machines), et les IMM (Interactions Machine-Machines) et 2 types d\u27actions : les AU (Action utilisateur en dehors de l\u27environnement informatique et non médiatisée) et les AM (Action Machine sans action de l\u27utilisateur). - Modèle général de traces CMC : Le modèle général permet la représentation et structuration des traces CMC dans un format numérique commun indépendant des outils de communication. - Plate-forme TrAVis : Nous avons développé la plate-forme TrAVis (Tracking Data Analysis and Visualization) permettant aux tuteurs et apprenants d\u27analyser et de visualiser en temps réel les traces CMC. TrAVis a pour objectif d\u27assister les tuteurs dans les tâches de suivi et d\u27évaluation des activités collectives des apprenants en leur proposant différents outils pour construire et visualiser des indicateurs d\u27interactions
Variations on the Author
Full text link“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Full text linkWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts
Full text linkWe conducted a full-scale evaluative citation analysis study of scholars in the XML research field to explore just how different from each other author rankings resulting from different citation counting methods actually are, and to demonstrate the capability of emerging data and tools on the Web in supporting more realistic citation counting methods. Our results contest some common arguments for the continued
use of first-author citation counts in the evaluation of scholars, such as high correlations between author rankings by first-author citation counts and other citation
counting methods, and high costs of using more realistic citation counting methods that are not well-supported by the ISI databases. It is argued that increasingly available digital full text research papers make it possible for citation analysis studies to go beyond what the ISI databases have directly supported and to employ more
sophisticated methods
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