Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Mapping knowledge. Topic analysis of science locates researchers in disciplinary landscape

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985955%3A_____%2F25%3A00601845" target="_blank" >RIV/67985955:_____/25:00601845 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.1016/j.poetic.2024.101950" target="_blank" >https://doi.org/10.1016/j.poetic.2024.101950</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.poetic.2024.101950" target="_blank" >10.1016/j.poetic.2024.101950</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Mapping knowledge. Topic analysis of science locates researchers in disciplinary landscape

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The study presents a new approach for constructing an epistemological coordinate system that locates individual researchers within the disciplinary landscape of science. Drawing on a comprehensive national dataset of scientific outputs, we build a topic model based on a semantic network of publications and terms derived from textual content comprising titles, abstracts, and keywords. Compositional data transformation applied to the topic model enables a geometric analysis of topics across disciplines. The design yields four important results for addressing the gap between knowledge and knowledge-producers. (1) Hierarchical clustering confirms an alignment between traditional disciplinary classification and our empirical, bottom-up topic model. (2) Principal component analysis reveals three axes – Culture–Nature, Life–Non-life, and Materials–Methods – that primarily structure this scientific knowledge space. (3) The projection of individual researchers via their topic portfolios allows to locate them relationally on these three continuous measures of epistemological distinctions. (4) The robustness of our approach is validated by examining the links between researchers’ topic orientation and supplementary variables such as publication practices, gender, institutional affiliations, and funding sources. Our method could inform science policy and evaluation practices, as well as be extended to uncover associations between products and producers in other cultural fields.

  • Název v anglickém jazyce

    Mapping knowledge. Topic analysis of science locates researchers in disciplinary landscape

  • Popis výsledku anglicky

    The study presents a new approach for constructing an epistemological coordinate system that locates individual researchers within the disciplinary landscape of science. Drawing on a comprehensive national dataset of scientific outputs, we build a topic model based on a semantic network of publications and terms derived from textual content comprising titles, abstracts, and keywords. Compositional data transformation applied to the topic model enables a geometric analysis of topics across disciplines. The design yields four important results for addressing the gap between knowledge and knowledge-producers. (1) Hierarchical clustering confirms an alignment between traditional disciplinary classification and our empirical, bottom-up topic model. (2) Principal component analysis reveals three axes – Culture–Nature, Life–Non-life, and Materials–Methods – that primarily structure this scientific knowledge space. (3) The projection of individual researchers via their topic portfolios allows to locate them relationally on these three continuous measures of epistemological distinctions. (4) The robustness of our approach is validated by examining the links between researchers’ topic orientation and supplementary variables such as publication practices, gender, institutional affiliations, and funding sources. Our method could inform science policy and evaluation practices, as well as be extended to uncover associations between products and producers in other cultural fields.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    50401 - Sociology

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GJ20-01752Y" target="_blank" >GJ20-01752Y: Grantový a negrantový výzkum v České republice: scientometrická analýza a modelování témat</a><br>

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Poetics

  • ISSN

    0304-422X

  • e-ISSN

    1872-7514

  • Svazek periodika

  • Číslo periodika v rámci svazku

    108

  • Stát vydavatele periodika

    NL - Nizozemsko

  • Počet stran výsledku

    20

  • Strana od-do

    101950

  • Kód UT WoS článku

    001363761900001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85209595872