Visualization studies on evidence‐based medicine domain knowledge (series 2): structural diagrams of author networks
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the output of evidence-based medicine (EBM) researchers in China and elsewhere by examining the EBM domains they work within and the networks that exist among them; using visualization methods to analyze these relationships. This maps the current situation and helps with the identification of areas for future growth. METHODS: We used co-citation matrixes with Pathfinder networks and hierarchical clustering algorithms, and constructed a co-author matrix which were analyzed with a whole network approach. The analyzed matrixes were visualized with the UCINET program. RESULTS: Much of the development of EBM has been centered around three authors, David Sackett, Gordon Guyatt and L Manchikanti, within three different clusters. The main authors of EBM articles in China were divided into nine academic domains. The relations among core authors of articles indexed by the Science Citation Index (SCI) was loose. There was a stronger co-authorship network among core authors in the Chinese literature, with three groups and 21 cliques. Nine distinct academic communities appeared to have formed around Li Youping, Liu Ming and Zhang Mingming. CONCLUSION: The EBM literature contains several key clusters, with universities in high-income countries being the source of the majority of articles. Outside China, McMaster University in Canada, the original home of EBM, is the dominant producer of EBM publications. In China, Sichuan University is the main source of EBM publications. The EBM cooperation network in China is comprised of three major groups, the largest and most productive in this sample is led by Li Youping with Liu Ming, Zhang Mingming, Li Jing, Wang Li, Wu Taixiang, and Liu Guanjian as central members.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».