Production and citation of cochrane systematic reviews: a bibliometrics analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the production and utilization of Cochrane systematic reviews(CSRs) and to analyze its influential factors, so as to improve the capacity of translating CSRs into practice. METHODS: All CSRs and protocols were retrieved from the Cochrane Library ISSUE 2, 2011 and citation data were retrieved from SCI database. Citation analysis was used to analyze the situation of CSRs production and utilization. RESULTS: CSR publication had grown from an annual average of 32 to 718 documents. Only one developing country was among the ten countries with the largest amount of publications. High income countries accounted for 83% of CSR publications and 90.8% of cited counts. 34.7% of CSRs had a cited count of 0, while only 0.9% had been cited more than 50 times. Highly cited CSRs were published in England, Australia, Canada, USA and other high income countries. The countries with a Cochrane center or a Cochrane methodology group had a greater capability of CSRs production and citing than others. The CSRs addressing the topics of diseases were more than those targeted at public health issues. There was a big gap in citations of different interventions even for the same topic. CONCLUSION: The capability of CSR production and translation grew rapidly, but varied among countries and institutions, which was affected by several factors such as the capability of research, the resourcesand the applicability of the evidence. It is important to improve evidence translation through educating, training and prioritizing the problems based on real demands of end user. This article is protected by copyright. All rights reserved.
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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 | 0,219 | 0,719 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,329 | 0,382 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,016 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».