Bibliometric profile of the global scientific research on multiple sclerosis (2003–2012)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: The aim of this paper is to analyse the scientific research on multiple sclerosis using a bibliographic analysis of articles published during the period 2003-2012. METHODS: The items under study were obtained from the Science Citation Index-Expanded (SCI-E) database, which was accessed through the Web of Science (WOS) platform. All records with the term 'multiple sclerosis' in the title, plus all articles published in the journals Multiple Sclerosis and Multiple Sclerosis Journal, were analysed. RESULTS: A total of 9778 articles, with 160,966 citations, were retrieved on multiple sclerosis, and the majority of the articles were published in Multiple Sclerosis Journal (n = 1511). The articles were published in journals belonging to 135 different subject areas, with the greatest number of papers falling under the category of clinical neurology. The countries that published the largest numbers of articles were the United States (US) (n = 2786), Italy (n = 1263), the United Kingdom (n = 1147) and Germany (n = 1018). International collaborations produced 20.4% of the papers. CONCLUSIONS: We emphasise the progressive growth of publications worldwide, the publication of articles in a wide variety of journals covering numerous subject areas, and the research leadership of Western countries, most notably European countries, the US and Canada.
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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 | 0,010 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,089 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».