<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE ArticleSet PUBLIC "-//NLM//DTD PubMed 2.7//EN" "https://dtd.nlm.nih.gov/ncbi/pubmed/in/PubMed.dtd">
<ArticleSet>
<Article>
<Journal>
				<PublisherName>انجمن علمی مدیریت اطلاعات ایران</PublisherName>
				<JournalTitle>مدیریت اطلاعات</JournalTitle>
				<Issn>1735-8418</Issn>
				<Volume>6</Volume>
				<Issue>2</Issue>
				<PubDate PubStatus="epublish">
					<Year>2021</Year>
					<Month>02</Month>
					<Day>19</Day>
				</PubDate>
			</Journal>
<ArticleTitle>Developing a Conceptual Framework for the Scientific Social Networks using Metasynthesis Method</ArticleTitle>
<VernacularTitle>ارائه چارچوب مفهومی شبکه‌های اجتماعی علمی با استفاده از روش فراترکیب</VernacularTitle>
			<FirstPage>110</FirstPage>
			<LastPage>130</LastPage>
			<ELocationID EIdType="pii">133486</ELocationID>
			
<ELocationID EIdType="doi">10.22034/aimj.2021.133486</ELocationID>
			
			<Language>FA</Language>
<AuthorList>
<Author>
					<FirstName>علی</FirstName>
					<LastName>شرفی</LastName>
<Affiliation>دانشجوی دکتری، گروه علم اطلاعات و دانش&amp;rlm;شناسی، دانشکده مدیریت دانشگاه تهران، تهران، ایران</Affiliation>

</Author>
<Author>
					<FirstName>علیرضا</FirstName>
					<LastName>نوروزی</LastName>
<Affiliation>دانشیار گروه علوم اطلاعات و دانش‌شناسی، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران.</Affiliation>

</Author>
<Author>
					<FirstName>محمدرضا</FirstName>
					<LastName>اسمعیلی گیوی</LastName>
<Affiliation>استادیار، گروه مدیریت دولتی، دانشکده مدیریت دانشگاه تهران، تهران، ایران</Affiliation>

</Author>
<Author>
					<FirstName>جلیل</FirstName>
					<LastName>حیدری دهوئی</LastName>
<Affiliation>دانشیار، گروه مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت دانشگاه تهران، تهران، ایران</Affiliation>
<Identifier Source="ORCID">0000-0003-4037-6670</Identifier>

</Author>
</AuthorList>
				<PublicationType>Journal Article</PublicationType>
			<History>
				<PubDate PubStatus="received">
					<Year>2020</Year>
					<Month>07</Month>
					<Day>28</Day>
				</PubDate>
			</History>
		<Abstract>Scientific social networks play an important role in creating, organizing, storing, sharing, disseminating and using information and knowledge among scientific communities and accelerate and facilitate the processes of information and knowledge management and communication among them. So the purpose of this research was to identify the dimensions and components of scientific social networks and to present its conceptual framework. This applied research has used a metasynthesis approach and library methods. A total of 50 sources out of 325 sources were selected for the meta-study and 170 codes, 25 concepts and 8 categories extracted. To analyze the data, seven step-by-step methods of Sandloski and Baruso have been used. The findings showed that the components of scientific social networks, including: Management (science development, information management and knowledge management); Technology (information systems, scientific social websites, social networks); Culture (scientific behavior, scientific view, environmental and social factors); Communications (communication types and tools); Learning (education, content and cooperation); personal characteristics (expert, skill, interest and motivation); Scientific Performance (product, evaluation, assessment and scientific levels) and Law Issues (copy right and security) affect each other and scientific social networks. The proposed conceptual framework can be used for design, evaluation of success, assessment of status, prediction and pathology of scientific social networks in the scientific societies and centers.</Abstract>
			<OtherAbstract Language="FA">شبکه‏های اجتماعی علمی، در خلق، سازمان‎دهی، ذخیره، اشتراک، اشاعه و استفاده از اطلاعات و دانش، میان جوامع علمی نقش مهمی دارند و فرایندهای مدیریت اطلاعات و دانش و ارتباطات میان آنها را تسریع و تسهیل می‎کنند. هدف از اجرای این پژوهش، شناسایی ابعاد و مؤلفه‏های شبکه‏های اجتماعی علمی و ارائه چارچوب مفهومی آن است. این پژوهش کاربردی و با روش اسنادی و فراترکیب اجرا شده است. در مجموع، 50 منبع از 325 منبع برای فراترکیب نهایی مناسب بود که از بین این منابع، 170 کد، 25 مفهوم و 8 مقوله استخراج شد. برای تجزیه‎وتحلیل اطلاعات، از روش هفت مرحله‌ای فراترکیب سندلوسکی و باروسو استفاده شد. یافته‏ها نشان داد که مؤلفه‏های مدیریت (توسعه علم، مدیریت اطلاعات و مدیریت دانش)؛ فناوری (سیستم‏های اطلاعاتی، وب‏سایت‏های اجتماعی علمی و شبکه‏های اجتماعی)؛ فرهنگ (رفتار علمی، نگرش علمی، عوامل محیطی و عوامل اجتماعی)؛ ارتباطات (انواع ارتباطات و ابزارهای ارتباطات)؛ یادگیری (آموزش، محتوا و مشارکت)؛ ویژگی‏های فردی (تخصص، مهارت، علاقه و انگیزه)؛ عملکرد علمی (تولید، ارزیابی، سنجش و سطوح علمی) و مسائل حقوقی (حق‏مؤلف و امنیت) بر شبکه‏های اجتماعی علمی مؤثر است و روی هم اثر می‎گذارند. چارچوب مفهومی ارائه شده این قابلیت را دارد که برای طراحی، ارزیابی موفقیت، سنجش وضعیت، پیش‏بینی و آسیب‏شناسی شبکه‏های اجتماعی علمی میان جوامعو مراکز علمی استفاده شود.</OtherAbstract>
		<ObjectList>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">جوامع علمی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">شبکه</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">شبکه‏های اجتماعی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">شبکه‏های اجتماعی علمی</Param>
			</Object>
			<Object Type="keyword">
			<Param Name="value">شبکه‏های علمی</Param>
			</Object>
		</ObjectList>
<ArchiveCopySource DocType="pdf">https://www.aimj.ir/article_133486_d4e2302028c84f1153e2804c84c58c4b.pdf</ArchiveCopySource>
</Article>
</ArticleSet>
