Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In Brief Objectives: The objectives of this study were to assess the applicability of patents and publications as metrics of surgical technology and innovation; evaluate the historical relationship between patents and publications; develop a methodology that can be used to determine the rate of innovation growth in any given health care technology. Background: The study of health care innovation represents an emerging academic field, yet it is limited by a lack of valid scientific methods for quantitative analysis. This article explores and cross-validates 2 innovation metrics using surgical technology as an exemplar. Methods: Electronic patenting databases and the MEDLINE database were searched between 1980 and 2010 for “surgeon” OR “surgical” OR “surgery.” Resulting patent codes were grouped into technology clusters. Growth curves were plotted for these technology clusters to establish the rate and characteristics of growth. Results: The initial search retrieved 52,046 patents and 1,801,075 publications. The top performing technology cluster of the last 30 years was minimally invasive surgery. Robotic surgery, surgical staplers, and image guidance were the most emergent technology clusters. When examining the growth curves for these clusters they were found to follow an S-shaped pattern of growth, with the emergent technologies lying on the exponential phases of their respective growth curves. In addition, publication and patent counts were closely correlated in areas of technology expansion. Conclusions: This article demonstrates the utility of publically available patent and publication data to quantify innovations within surgical technology and proposes a novel methodology for assessing and forecasting areas of technological innovation. This article demonstrates the utility of patent and publication data to quantify the historic, current, and emerging innovations within surgical technology and proposes a novel methodology for assessing and forecasting areas of technological innovation. This tool has the potential to aid in planning of future research agendas and funding.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle