Estimates of global research productivity in virology
Notice bibliographique
Résumé
The quantity and quality of published research in the field of Virology by different world regions was estimated in this study. Using the PubMed database, articles from journals included in the "Virology" category of the "Journal Citation Reports" database of the Institute for Scientific Information for the period 1995-2003 were retrieved. The world was divided into nine regions based on geographic, economic, and scientific criteria. Data on the country of origin of the research was available for 33,425 out of 33,712 articles (99.2% of all articles from the included journals). USA exceeds all other world regions in research production for the period studied (42% of total articles), with Western Europe ranking second (35.7%). The mean impact factor in articles published in Virology journals was highest for the USA (4.60), while it was 3.90 for Western Europe and 3.22 for the rest of the world (seven regions combined). USA and Canada ranked first in research productivity when both gross national income per capita (GNIPC) and population were taken into account. The results of this analysis show a distressing fact; the absolute and relative production of research in the field of Virology by the developing regions is very low, although viral diseases cause considerable morbidity and mortality in these areas. It is evident from this study that developing regions need more help from the developed regions to enhance research infrastructure.
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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 | 0,010 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,052 | 0,066 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».