The trends and geography of nanotechnological research
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a study of trends in nanotechnology, indicating regional development efforts, based on analyses of scientific publications from 17 countries, divided in two sets: seven key countries (USA, France, Germany, Japan, United Kingdom, Canada and Spain) and ten competitor-countries (Brazil, India, China, Australia, South Africa, Korea, Singapore, Malaysia, Israel and Mexico), from 1994 to 2004. A search in the Web of Science database was undertaken, utilizing 51 terms selected by experts in nanotechnology. A master dataset with almost 140,000 registers was created and scientific indicators were produced through data and text mining tools and a competitive intelligence approach. In the key countries, it was possible to discern the quantity of publications from the USA (21,769), followed by Japan (10,883). Within the per-country analysis, in the case of the USA, for example, the most frequently used terms are “nanoparticulates”, “nanotube”, “quantum dot”, “nanocrystal” and/or “nanostructure”. China has the best position in the competitor countries. Brazil is the best in the Latin America, and represents 5.7% of the competitor-country publications, with 1066 papers, and “quantum dot” is the most frequently term used for the representative Brazilian universities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,035 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».