Close

Metodologi Pemeringkatan Webometrics 2019

Edisi baru: Juli 2019

Edisi kedua 2019: Data web dikumpulkan selama Juli 2019          The  edisi Juli  (2019,2. 2 ) dibangun dengan indikator yang diperoleh selama bulan ini untuk menjaga kesegaran data yang paling saat ini dan diperbarui Ranking Perguruan Tinggi .

          PENTING: Kami telah menerima banyak permintaan dari universitas yang meminta untuk kembali menggunakan data Google sebagai sumber untuk indikator Keberadaan. Edisi yang direvisi (setelah 2019.2.1) sekarang menggunakan Google dan bukan data Ahrefs.

Teks ini adalah info terbaru tentang metodologi peringkat. Itu selalu menggantikan konten yang disediakan dalam Metodologi umum. Ini juga relevan dengan informasi yang disediakan di bagian Catatan.

Info kontak

PENTING: Tolong, JANGAN mengirim permintaan anonim menggunakan akun email seperti  gmail.com ,  yahoo.com  atau  hotmail.com . Kami tidak akan menjawab pesan-pesan ini.  Permintaan Twitter tidak diterima.

Jika Anda ingin menghubungi EDITOR, alamat email saya adalah  isidro.aguillo@csic.es . Anda dapat memeriksa pengalaman dan keahlian saya tentang topik-topik ini mengakses makalah ilmiah yang saya tulis seperti yang dijelaskan dalam  profil Pengutipan Google Cendekia  saya atau di profil repositori OA saya  .

Kami dengan hangat berterima kasih atas informasi tentang PRAKTEK-PRAKTEK BURUK, tetapi kami tidak membahas peringkat atau komentar spesifik tentang hasil komparatif dengan HEI lain

Kami menyediakan waktu untuk menyiapkan konten situs ini menjelaskan peringkat dan metodologinya. Tolong, sebagai suatu kehormatan BACA teks-teks kami sebelum mengajukan pertanyaan-pertanyaan sepele yang sudah dijawab di situs web ini.

Info yang disediakan di sini menggantikan konten yang disediakan dalam Metodologi

Tolong, perhatikan bahwa informasi berikut:

–  Edisi bahasa Spanyol tidak lagi diperbarui . Silakan merujuk ke versi bahasa Inggris.

– Pengecualian universitas disediakan untuk pabrik diploma, institusi palsu atau diragukan. Keputusan kami tentang tidak dimasukkannya adalah final dan kami tidak melakukan pertukaran email tentang masalah ini. Namun, ketiadaan lembaga dapat disebabkan oleh kesalahan, jadi silakan kirim informasi kepada kami tentang kesenjangan atau kesalahan.

– Universitas tanpa ketersediaan webservers 24/7 penuh tidak termasuk. Kriteria kami adalah tidak membuat peringkat universitas yang gagal menjawab permintaan ping kami dari fasilitas kami ke server mereka selama dua bulan berturut-turut.

– Seperti yang diinformasikan sebelumnya, kami juga mengubah kebijakan kami mengenai universitas dengan dua atau lebih domain web sentral, praktik buruk yang bahkan akan lebih dihukum daripada sebelumnya. Sampai sekarang, semua domain web utama dari universitas diberi peringkat, tetapi hanya domain dengan indikator web yang lebih baik yang diterbitkan, bahkan jika ini adalah yang lama atau yang tidak disukai di beranda pusat. Prosedur ini masih diterapkan ketika kedua domain mempertahankan independensinya, tetapi jika domain lama mengalihkan ke yang baru, ini akan menjadi peringkat satu dan diterbitkan. Seperti yang diharapkan, ini berdampak kuat (negatif) pada beberapa universitas.

Perubahan dalam perhitungan indikator

Angka yang dipublikasikan adalah  RANKS  (lebih rendah lebih baik), yang dimaksudkan untuk menunjukkan kinerja individual, tetapi bukan nilai yang digunakan dalam perhitungan. Karena masalah teknis, beberapa perubahan utama (ditandai dengan warna merah) telah dilakukan, sehingga tablae berikut menjelaskan metodologi saat ini:

INDIKATOR BERARTI METODOLOGI SUMBER BOBOT
KEHADIRAN Pengetahuan publik dibagikan  Ukuran (jumlah  halaman ) dari domain web utama institusi. Ini mencakup  semua subdomain  yang berbagi domain web (pusat / utama) yang sama  Google 5%
Visibilitas Dampak konten web  Jumlah  jaringan eksternal  (subnet) yang menghubungkan ke halaman web institusi (dinormalisasi dan kemudian nilai rata-rata)  Ahrefs
Majestic
50%
TRANSPARANSI
(atau OPENNESS)
Peneliti top yang dikutip  Jumlah  kutipan  dari  100 penulis teratas  (tidak termasuk outlier 5)
Lihat  Peringkat Transparan  untuk informasi tambahan

Profil  Google Cendekia
10%
EXCELLENCE
(atau SCHOLAR)
Makalah yang dikutip teratas  Jumlah  makalah di  antara 10% teratas yang paling banyak dikutip dalam 26 disiplin ilmu
Data untuk periode lima tahun:  2013-2017
  Scimago 35%

Beberapa fakta yang relevan tentang Pemeringkatan

Sejak 2004, Ranking Web (atau Peringkat Webometrics) diterbitkan dua kali setahun (data dikumpulkan selama minggu-minggu pertama Januari dan Juli untuk dipublikasikan pada akhir kedua bulan), yang mencakup lebih dari  28.000 Institusi Pendidikan Tinggi di  seluruh dunia. Kami bermaksud memotivasi lembaga dan akademisi untuk memiliki kehadiran web yang mencerminkan aktivitas mereka secara akurat. Jika kinerja web suatu institusi berada di bawah posisi yang diharapkan sesuai dengan keunggulan akademis mereka, otoritas universitas harus mempertimbangkan kembali web mereka, akses terbuka dan kebijakan transparansi, mempromosikan peningkatan substansial volume dan kualitas publikasi elektronik mereka.

 Data dikumpulkan antara 1 dan 20 Januari atau Juli , tergantung dari edisi. Setiap variabel diperoleh setidaknya dua kali selama periode itu dan nilai maksimum dipilih untuk membuang kesalahan atau kesalahan. Volatilitas mesin pencari sangat tinggi, sehingga angka dapat berbeda dan tidak mudah direplikasi jika pencarian dilakukan beberapa hari kemudian. Google info sangat bias secara geografis, jadi untuk keperluan kami data dikumpulkan menggunakan domain cermin google.com, bahasa Inggris sebagai bahasa antarmuka dan Madrid (Spanyol) sebagai lokasi.

Publikasi akhir dilakukan tentang AKHIR Januari atau Juli , biasanya tidak sebelum tanggal 28. Kami berhak untuk memperbaiki kesalahan kecil, terutama yang terkait dengan nama-nama lembaga, tetapi juga masalah khusus dengan data. Sebagai aturan umum, kami tidak membahas angka apa pun atau memberikan nilai mentah yang mendukung peringkat tertentu.

Praktik buruk

Peringkat Webometrics suatu universitas sangat terkait dengan  volume dan kualitas konten  yang diterbitkannya di Web.

Selama tahun-tahun terakhir kami menemukan dan melawan praktik tidak etis yang bermaksud memanipulasi (meningkatkan) jajaran universitas tertentu. Dalam banyak kasus, praktik-praktik buruk ini sangat serius sehingga pemerintah daerah harus dipanggil, jadi kami memutuskan untuk tidak bertindak sepihak tentang kegiatan ini. Hasil untuk Keberadaan dan Visibilitas diperlihatkan SEBAGAI MEREKA DIKUMPULKAN dan jika Anda mencurigai adanya kesalahan, silakan kontak dengan kepala universitas, otoritas lokal atau nasional dan / atau jurnalis.

Kriteria pengecualian tambahan

Beberapa institusi, sebagian besar “Perguruan Tinggi” yang berafiliasi dengan agama di Filipina dan Amerika Latin menerbitkan portal web yang mencakup semua kegiatan pendidikan mereka, termasuk yang dari Sekolah mereka (Pendidikan Dasar) dan Sekolah Menengah (Pendidikan Menengah). Tidaklah adil untuk memasukkan Pemeringkatan ke institusi-institusi ini untuk tujuan perbandingan, meskipun sebagian besar konten web terkait dengan departemen Pendidikan Tinggi mereka. Kami sangat menyarankan organisasi-organisasi ini untuk memisahkan dengan domain independen kegiatan tingkat universitas mereka jika mereka ingin dimasukkan dalam edisi mendatang.

Metodologi

Teks ini adalah pengantar umum untuk metodologi peringkat. Namun, ini adalah proyek penelitian dan kami mengubah metodologi sesuai dengan temuan baru atau ketersediaan sumber.

Jika Anda menemukan perbedaan, lihat info terbaru yang biasanya disertakan dalam  pengantar untuk setiap edisi baru .

Info itu selalu menggantikan yang disajikan di sini

       The  Web Ranking atau Webometrics  adalah yang terbesar akademik Peringkat dari Institusi Pendidikan Tinggi. Sejak 2004 dan setiap enam bulan, latihan ilmiah independen, obyektif, gratis, dan terbuka dilakukan oleh  Cybermetrics Lab (Dewan Penelitian Nasional Spanyol, CSIC)  untuk menyediakan informasi yang andal, multidimensi, diperbarui, dan bermanfaat tentang kinerja universitas dari seluruh penjuru dunia. dunia berdasarkan kehadiran dan dampak web mereka.

Sejarah

The  Cybermetrics Lab  telah mengembangkan studi kuantitatif di web akademis sejak pertengahan tahun sembilan puluhan. Indikator pertama disajikan selama konferensi EASST / 4S di Bielefeld (1996) dan pengumpulan data web dari universitas-universitas Eropa dimulai pada tahun 1999 didukung oleh EICSTES proyek yang didanai oleh Uni Eropa. Upaya-upaya ini merupakan tindak lanjut dari penelitian scientometrik kami yang dimulai pada tahun 1994 yang telah dipresentasikan dalam konferensi  International Society for Scientometrics and Informetrics  (ISSI, 1995-2011) dan Konferensi Internasional tentang Indikator Sains dan Teknologi ( STI-ENID, 1996-2012) dan diterbitkan dalam jurnal berdampak tinggi (Jurnal Informetrik, Jurnal Masyarakat Amerika untuk Ilmu dan Teknologi Informasi, Scientometrics, Jurnal Ilmu Informasi, Pemrosesan & Manajemen Informasi, Evaluasi Penelitian dan lain-lain). Pada tahun 1997 kami memulai edisi jurnal peer-review akses terbuka semua elektronik,  Cybermetrics , yang ditujukan untuk publikasi makalah terkait webometrics.

Pada tahun 2003 setelah penerbitan peringkat terobosan Universitas Shanghai Jiatong, Peringkat  Akademik Universitas Dunia  (ARWU), kami memutuskan untuk mengadopsi inovasi utama yang diusulkan oleh Liu dan timnya. Peringkat akan dibangun dari data web yang tersedia untuk umum, menggabungkan variabel menjadi indikator komposit, dan dengan cakupan global yang sebenarnya. Edisi pertama diterbitkan pada tahun 2004, muncul dua kali per tahun sejak 2006 dan setelah 2008 portal juga mencakup peringkat webometrik untuk pusat penelitian, rumah sakit, repositori dan sekolah bisnis.

Tujuan dan motivasi

Tujuan asli dari Ranking adalah untuk mempromosikan kehadiran web akademis, mendukung  inisiatif Open Access  untuk meningkatkan secara signifikan transfer pengetahuan ilmiah dan budaya yang dihasilkan oleh universitas ke seluruh Masyarakat. Untuk mencapai tujuan ini, publikasi peringkat adalah salah satu alat yang paling kuat dan sukses untuk memulai dan mengkonsolidasikan proses perubahan di akademisi, meningkatkan komitmen para sarjana dan menyusun strategi jangka panjang yang sangat dibutuhkan.

Tujuannya  bukan untuk mengevaluasi situs web, desain atau kegunaannya atau popularitas kontennya menurut jumlah kunjungan atau pengunjung . Indikator web dianggap sebagai proksi dalam evaluasi kinerja universitas global yang benar, komprehensif, dan mendalam, dengan mempertimbangkan kegiatan dan hasilnya serta relevansinya dan dampaknya.

Pada akhirnya peringkat yang dapat diandalkan hanya mungkin jika kehadiran web adalah cermin universitas yang dapat dipercaya. Pada dekade kedua dari 21 st  abad Web adalah kunci untuk masa depan semua misi universitas, karena sudah alat yang paling penting komunikasi ilmiah, saluran masa depan untuk luar kampus pembelajaran jarak jauh, forum terbuka bagi masyarakat keterlibatan dan karya universal untuk menarik bakat, pendanaan, dan sumber daya.

Filsafat dan pembenaran

Webometrics hanya menerbitkan   Peringkat Universitas unik di setiap edisi. Kombinasi indikator adalah hasil dari penyelidikan yang cermat dan tidak terbuka untuk pemilihan individu oleh pengguna tanpa cukup pengetahuan atau keahlian di bidang ini. Penerbit lain menyediakan serangkaian peringkat yang sangat berbeda menggunakan data yang persis sama dalam mode berbeda yang sama sekali tidak berguna dan sangat membingungkan.

Webometrics adalah peringkat  semua  universitas di dunia, tidak hanya beberapa ratus institusi dari negara maju. Tentu saja, universitas “kelas dunia” biasanya bukan institusi kecil atau sangat terspesialisasi.

Webometrics terus meneliti untuk meningkatkan peringkat,  mengubah atau mengembangkan indikator dan model pembobotan  untuk memberikan klasifikasi yang lebih baik. Sangat disayangkan bahwa beberapa peringkat menjaga stabilitas antara edisi tanpa memperbaiki kesalahan atau memperbaiki indikator.

Peringkat yang didukung oleh perusahaan nirlaba yang mengeksploitasi bisnis terkait peringkat atau dengan hubungan politik yang kuat tercermin dalam peringkat individu harus diperiksa dengan hati-hati.

Pemeringkatan berdasarkan penelitian saja (bibliometrik) bias terhadap  teknologi, ilmu komputer, ilmu sosial dan humaniora , disiplin ilmu yang biasanya berjumlah lebih dari separuh cendekiawan dan siswa di universitas komprehensif standar. Webometrics juga mengukur, secara tidak langsung, misi lain seperti mengajar atau yang disebut misi ketiga, tidak hanya mempertimbangkan dampak ilmiah dari kegiatan universitas, tetapi juga relevansi ekonomi dari transfer teknologi ke industri, keterlibatan masyarakat (sosial, peran budaya, lingkungan) dan bahkan pengaruh politik.

Webometrics menggunakan  analisis tautan  untuk evaluasi kualitas karena merupakan alat yang jauh lebih kuat daripada analisis kutipan atau survei global. Dalam kasus pertama, bibliometrik hanya menghitung pengakuan formal antara teman sebaya, sementara tautan tidak hanya mencakup kutipan bibliografi tetapi juga keterlibatan pihak ketiga dengan kegiatan universitas. Survei bukanlah alat yang cocok untuk Peringkat Dunia karena bahkan tidak ada satu individu dengan kedalaman (beberapa semester per institusi), multi-institusional (beberapa lusin), multidisiplin (ilmu keras, biomedis, ilmu sosial, teknologi) pengalaman dalam sampel representatif (berbagai benua) dari universitas di seluruh dunia.

Keluaran penelitian juga merupakan topik utama untuk Webometrics, tetapi tidak hanya mencakup publikasi formal (e-jurnal, repositori) tetapi juga komunikasi ilmiah informal. Publikasi web lebih murah, mempertahankan standar kualitas proses peer review yang tinggi. Ini juga dapat menjangkau khalayak potensial yang jauh lebih besar, menawarkan akses ke pengetahuan ilmiah kepada para peneliti dan lembaga yang berlokasi di negara-negara berkembang dan juga kepada pihak ketiga (pemangku kepentingan ekonomi, industri, politik atau budaya) di komunitas lokal mereka.

Kami bermaksud memotivasi lembaga dan akademisi untuk memiliki kehadiran web yang mencerminkan aktivitas mereka secara akurat. Aku f kinerja web dari sebuah institusi di bawah posisi yang diharapkan sesuai dengan keunggulan akademik mereka, pihak universitas harus mempertimbangkan kembali kebijakan web mereka, mempromosikan peningkatan substansial dari volume dan kualitas publikasi elektronik mereka .

Calon siswa harus menggunakan kriteria tambahan jika mereka mencoba memilih universitas. Pemeringkatan webometrics berkorelasi baik dengan kualitas pendidikan yang disediakan dan prestise akademik, tetapi variabel non-akademik lainnya perlu diperhitungkan.

Indikator komposit dan Faktor Dampak Web

Mungkin salah satu kontribusi utama dari Peringkat Shanghai adalah untuk memperkenalkan  indikator komposit , menggabungkan dengan sistem pembobotan serangkaian indikator. Indeks bibliometrik tradisional dibangun di atas rasio seperti Garfield’s Journal Impact Factor yang berdasarkan pada variabel-variabel berikut distribusi hukum kuasa tidak berguna untuk menggambarkan skenario besar dan kompleks. Proposal Ingwersen pada tahun 1997 untuk Web Impact Factor  (WIF) yang dirancang serupa  menggunakan rasio tautan / halaman web (L / W) sama-sama dikutuk oleh artefak matematika yang menghasilkan.

Mengikuti model Shanghai, kami mengembangkan indikator yang mengubah rasio  L / W  menjadi rumus berikut  aL + bW , di mana L&W harus dinormalisasi terlebih dahulu dan a & b adalah bobot yang menambahkan 100%. Kami sangat tidak menyarankan penggunaan WIF karena kekurangannya yang parah . Indikator komposit dapat dirancang dengan set variabel dan bobot yang berbeda sesuai dengan kebutuhan dan model pengembang.

Desain dan Penimbangan Indikator

Webometrics menggunakan model ilmiah “a-priori” untuk membangun indikator komposit. Pemeringkatan lain memilih bobot arbitrer untuk variabel yang sangat tergantung dan bahkan menggabungkan nilai mentah dengan rasio. Tak satu pun dari mereka mengikuti rasio logis antara variabel terkait kegiatan dan dampak terkait, yaitu masing-masing kelompok mewakili 50% dari total bobot. Mengacu pada variabel individual, beberapa dari mereka memiliki nilai lebih besar dari nol untuk hanya beberapa universitas dan lainnya memisahkan universitas berdasarkan perbedaan yang sangat kecil sehingga mereka bahkan lebih rendah daripada tingkat kesalahan mereka.

Sebelum kombinasi nilai-nilai harus dinormalisasi, tetapi praktik menggunakan persentase sebagian besar tidak benar karena hukum distribusi data.

Log Webometrics menormalkan variabel sebelum menggabungkan menurut rasio 1: 1 antara aktivitas / kehadiran dan kelompok visibilitas / dampak indikator.

Keuntungan dan kekurangan

        Cakupan . Webometrics adalah peringkat terbesar berdasarkan jumlah HEI yang dianalisis, tetapi tidak ada klasifikasi dari tipe kelembagaan yang berbeda, sehingga universitas yang intensif penelitian terdaftar bersama dengan perguruan tinggi komunitas atau seminari teologis. Namun peringkat memisahkan mereka semua sehingga tidak sulit untuk membangun sub-peringkat untuk mereka yang tertarik.

        Misi universitas . Pengukuran langsung misi pengajaran pada dasarnya tidak mungkin dilakukan dan evaluasi berdasarkan survei (subyektif), rasio siswa / cendekiawan (data tidak dapat diandalkan dan hasil tidak memisahkan) atau hasil pekerjaan (dengan banyak variabel yang terlibat selain kualitas pengajaran) harus dihindari. Webometrics memberi peringkat secara tidak langsung misi ini menggunakan kehadiran web sebagai indikator komitmen para sarjana dengan siswa mereka. Itu tidak sempurna tetapi masa depan misi ini jelas di arena web dan setiap institusi atau individu yang tidak menyadari bahwa kehilangan tempat sangat cepat.

        Angka besar . Kualitas data tidak hanya bergantung pada sumber yang digunakan, tetapi juga dari jumlah yang terlibat. Misalnya, jumlah universitas dengan lebih dari satu Hadiah Nobel mungkin lebih rendah dari 200 (termasuk semua yang diberikan sejak tahun 1900) yang membuat sangat sulit untuk menentukan peringkat mereka dengan benar. Hal yang sama berlaku untuk data kutipan, alat bibliometrik paling kuat yang menyediakan angka dalam urutan ribuan dan puluhan ribu. Data tautan menawarkan jumlah yang jauh lebih besar, biasanya dua atau bahkan tiga kali lipat lebih besar. Tentu saja indikator web lebih ribut tetapi secara statistik indikator ini lebih cocok untuk mengungkap pola dan membedakan sejumlah besar lembaga.

        Tergantung ukuran . Tidak ada perdebatan tentang masalah ini: Peringkat yang paling populer, termasuk Webometrics, adalah ukuran tergantung, meskipun ukuran tidak merujuk pada jumlah sarjana atau mahasiswa (Harvard atau khususnya MIT tidak besar dalam arti itu) tetapi mungkin ke sumber daya (pendanaan saat ini , dana masa lalu tercermin dalam bangunan, laboratorium atau perpustakaan). Tetapi kritik ini tidak benar karena tidak ada peringkat yang benar-benar mengukur efisiensi selain kinerja global. Kekayaan ekonomi negara-negara dapat diukur dalam hal PDB (AS, Cina, Jepang) atau dalam hal PDB per kapita (Luksemburg, Emirates, Norwegia), kedua indikator itu benar tetapi tujuannya sama sekali berbeda.

        Praktik penamaan yang buruk. Manajer universitas masih berjuang untuk meyakinkan penulis mereka untuk menetapkan afiliasi yang benar dalam publikasi ilmiah. Situasinya tidak jauh lebih baik di Web dengan beberapa ratus institusi memiliki lebih dari satu domain web pusat, mempertahankan domain lama yang aktif, menggunakan domain alternatif untuk konten internasional (Inggris) atau berbagi domain dengan pihak ketiga. Bahkan di antara universitas-universitas dengan hanya satu domain, banyak dari mereka sering mengubah domain, kadang-kadang tanpa alasan yang jelas untuk melakukan itu. Situasi yang relatif umum aneh adalah ketika perubahan itu untuk mentransfer domain tingkat atas nasional ke domain “.edu” (yang biasanya merujuk ke universitas AS!), Bahkan ketika negara tersebut memiliki subdomain akademik yang jelas (edu.pl, edu .ua, ac.kr). Perubahan ini dan, terutama pelestarian sepanjang waktu beberapa domain, menghukum sangat parah dalam peringkat Webometrics. Tapi tentu saja ini juga merupakan praktik yang sangat menyesatkan yang mengurangi visibilitas web universitas. Mungkin ini tidak memiliki efek yang begitu kuat pada populasi lokal, tetapi itu benar-benar membingungkan bagi khalayak global.

        Universitas palsu dan tidak terakreditasi . Kami mencoba melakukan yang terbaik untuk tidak memasukkan institusi palsu, memeriksa cabang online, internasional dan asing jika mereka memiliki domain web atau subdomain independen. Setiap saran tentang masalah ini disambut dengan sangat baik.

Untuk informasi lebih lanjut silahkan hubungi:

Isidro F. Aguillo

Cybermetrics Lab – CSIC
Albasanz, 26-28
28037 Madrid. SPANYOL

Bibliografi:

– Aguillo, JIKA; Granadino, B .; Ortega, JL; Prieto, JA (2006). Aktivitas penelitian ilmiah dan komunikasi diukur dengan indikator cybermetric. Jurnal Masyarakat Amerika untuk Sains dan Teknologi Informasi , 57 (10): 1296 – 1302.

– Wouters, P .; Reddy, C. & Aguillo, IF (2006). Tentang visibilitas informasi di Web: pendekatan eksperimental eksploratif. Evaluasi Penelitian , 15 (2): 107-115.

– Ortega, JL; Aguillo, JIKA; Prieto, JA. (2006). Studi Longitudinal Isi dan Elemen dalam lingkungan Web Ilmiah. Jurnal Ilmu Informasi , 32 (4): 344-351.

– Kretschmer, H. & Aguillo, IF (2005). Indikator baru untuk studi gender dalam jaringan Web. Pemrosesan & Manajemen Informasi , 41 (6): 1481-1494.

– Aguillo, JIKA; Granadino, B .; Ortega, JL & Prieto, JA (2005). Apa yang Internet katakan tentang Sains. The Scientist , 19 (14): 10, 18 Juli 2005.

– Kretschmer, H. & Aguillo, IF (2004). Visibilitas kolaborasi di Web. Scientometrics , 61 (3): 405-426.

– Cothey V, Aguillo IF & Arroyo N (2006). Mengoperasikan “Situs Web”: leksikal, semantik atau topologis ?. Cybermetrics , 10 (1): Kertas 4.  http://cybermetrics.cindoc.csic.es/articles/v10i1p4.pdf

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

© Just Shared on Tel-U | WordPress Theme: Annina Free by CrestaProject.