Scientific productivity of OECD countries in dermatology journals within the last 10‐year period
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Scientific productivity is closely related to gross income, population, and cultures of the countries. Every country, more or less, has a responsibility of contributing to science. MATERIALS AND METHODS: The publications, citations received, and the h-index under the category of "dermatology" in 43 journals between the years of 1999-2003 and 2004-2008 according to the ISI JCR data of 2008 were examined individually for each OECD country. RESULTS: In the journals under the category of "dermatology" between the years of 1999 and 2008, there were 89,319 publications, 76,899 of which were published by OECD countries. USA ranks first with 27,109 publications and 196,002 citations; Germany, Japan, England, and France are the other countries among the top five, respectively. Regarding the number of publications, Turkey and Korea are among the top 10 by surpassing many Northern European countries. With regard to h-index and citations, Northern European countries and Canada rank among the top 10, while Japan, Spain, Turkey, and Korea rank behind. The number of publications showed a significant correlation with the number of citations, population, gross domestic product, and h-index. CONCLUSIONS: Nearly half of all publications were performed by the European origin OECD countries, and one-third of all publications were performed by USA. Journals from Germany and France, which are published in their own language, receive fewer citations, but they contribute a lot to these countries with respect to the number of publications.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 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 ».