Cough as a symptom and a disease entity: scientometric analysis and density-equalizing calculations.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cough is a prominent symptom of many allergic diseases and a major health burden but there is little information available on the current state of research in this area. OBJECTIVES: To analyze long-term developments in cough research and recent trends. METHODS: We searched the Thomson Reuters Web of Science databases for cough-related items published between 1900 and 2007 and analyzed the results using scientometric methods and density-equalizing calculations. RESULTS: We found 12 960 cough-related publications from 132 countries for the period studied. The most productive country was the United States of America (USA), followed by the United Kingdom (UK), France, Japan, Canada, and Germany. These 12 960 published items were cited 165 868 times. The average number of citations per item increased from 1976 to 1992, with peaks in 1977, 1979, 1981, 1984, 1989 and 1992. Each of these years was followed by a decrease in citation numbers. Bilateral and multilateral cooperation analysis using the radar chart technique showed a progressive increase in international co-authorship starting at the beginning of the 1990s, with a leading role by the USA and the UK. CONCLUSION: We detected a marked increased in cough-related research starting in the 1990s. While the majority of data originates from the US, other countries have taken a leading position in terms of research quality (number of citations per item).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».