Worldwide productivity in the field of foot and ankle research from 2009–2013: a bibliometric analysis of highly cited journals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Significant growth has been observed in the field of foot and ankle research in recent years. However, bibliometric studies concerning the quantity and quality of articles published in foot and ankle journals are scarce. This study aimed to reveal the characteristics of national productivity in the field of foot and ankle research and to provide a general picture of foot and ankle research for surgeons and researchers. METHODS: Web of Science was searched for foot and ankle articles in 4 highly cited journals from 2009 to 2013. The number of total articles and citations were collected to evaluate the contribution of different countries. Publication activity was adjusted for the countries by population size and gross domestic product (GDP). RESULTS: A total number of 2083 articles were published worldwide. North America, West Europe, Australia and East Asia were the most productive world regions. High income countries published 90.35% of articles, middle-income 9.60%, and low-income just 0.05%. The United States published the largest number of articles (1025/2083, 49.2%), followed by the United Kingdom (221/2083, 10.6%), Australia (92/2083, 4.4%), and had the highest total citations (3631). However, Canada had the highest average citations per article (5.0), followed by Australia (4.6) and Switzerland (4.2). There were positive correlations between the total number of publications and population/GDP (p < 0.01). When normalized to population size, Switzerland ranked the highest, followed by Australia, and the United Kingdom. When adjusted for GDP, Switzerland ranked the highest, followed by United Kingdom, and South Korea. CONCLUSIONS: The United States is the most productive country in the field of foot and ankle research. However, Australia, some smaller European and Asian countries may be more productive relative to their size.
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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 | 0,208 | 0,152 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,647 | 0,821 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».