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Enregistrement W1486847723 · doi:10.1155/2011/512387

A Bibliometric Analysis of Digestive Health Research in Canada

2011· article· en· W1486847723 sur OpenAlexafffundvenueabout
Désirée Tuitt, Frank Knight, Tara Lipman

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Gastroenterology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCanadian Association of Gastroenterology
Mots-clésImpact factorRanking (information retrieval)Library scienceGeographyGerontologyPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measurement of the impact and influence of medical⁄scientific journals, and of individual researchers has become more widely practiced in recent decades. This is driven, in part, by the increased availability of data regarding citations of research articles, and by increased competition for research funding. Digestive disease research has been identified as a particularly strong discipline in Canada. The authors collected quantitative data on the impact and influence of Canadian digestive health research. The present study involved an analysis of the research impact (Hirsch factor) and research influence (Influence factor) of 106 digestive health researchers in Canada. Rankings of the top 25 researchers on the basis of the two metrics were dominated by the larger research groups at the University of Toronto (Toronto, Ontario), McMaster University (Hamilton, Ontario), and the Universities of Calgary (Calgary, Alberta) and Alberta (Edmonton, Alberta), but with representation by other research groups at the Universities of Manitoba (Winnipeg, Manitoba), Western Ontario (London, Ontario) and McGill University (Montreal, Quebec). Female and male researchers had similar scores for the two metrics, as did basic scientists versus clinical investigators. Strategic recruitment, particularly of established investigators, can have a major impact on the ranking of research groups. Comparing these metrics over different time frames can provide insights into the vulnerabilities and strengths of research groups.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,574

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,1080,279
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0080,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,531
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,094 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2011
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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