Research contribution of different world regions in the top 50 biomedical journals (1995–2002)
Notice bibliographique
Résumé
We evaluated all articles published by different world regions in the top 50 biomedical journals in the database of the Journal Citation Reports-Institute for Scientific Information for the period between 1995 and 2002. The world was divided into 9 regions [United States of America (the U.S.), Western Europe, Japan, Canada, Asia, Oceania, Latin America, and the Caribbean, Eastern Europe, and Africa] based on a combination of geographic, economic and scientific criteria. The number of articles published by each region, the mean impact factor, and the product of the above two parameters were our main indicators. The above numbers were also adjusted for population size, gross national income per capita of each region, and other factors. Articles published from the U.S. made up about two-thirds of all scientific papers published in the top 50 biomedical journals between 1995 and 2002. Western Europe contributed approximately a quarter of the published papers while the remaining one-tenth of articles came from the rest of the world. Canada, however, ranked second when number of articles was adjusted for population size. The U.S. is by far the highest-ranking country/region in publications in the top 50 biomedical journals even after adjusting for population size, gross national product, and other factors. Canada and Western Europe share the second place while the rest of the world is far behind.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,046 | 0,066 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».