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Enregistrement W2096273440 · doi:10.1186/1471-2458-13-541

Traffic medicine–related research: a scientometric analysis

2013· article· en· W2096273440 sur OpenAlexaboutno aff
Beatrix Groneberg‐Kloft, Doris Klingelhoefer, Simona Zitnik, Cristian Scutaru

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare Systems and Public Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthBiostatisticsMedicineProductivityRegional scienceBibliometricsWeb of scienceEnvironmental healthLibrary scienceEconomic growthGeographyEconomicsMeta-analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Traffic crashes and related injuries are important causes of morbidity and mortality and impose insofar an important burden on public health. However, research in this area is often under-funded. The aim of this study was to analyse quantity, evolution and geographic distribution of traffic medicine-related research. This multi-sectorial field covers both transport and health care sectors. DESIGN: A scientometric approach in combination with visualizing density equalizing mapping was used to analyse published data related to the field of traffic medicine between 1900 and 2008 within the "Web of Science" (WoS) database. RESULTS: In total, 5,193 traffic medicine-associated items were produced between 1900 and 2008. The United States was found to have the highest research activity with a production of n = 2,330 published items, followed by Germany (n = 298) and Canada (n = 219). Cooperation analyses resulted in a peak of published multilateral cooperations in the year of 2003. The country with the highest multilateral activity was the USA. The average number of cited references per publication varied heavily over the last 20 years with a maximum of 27.67 in 1995 and a minimum of 15.08 in 1998. Also, a further in-depth analysis was performed with a focus solely on public health aspects which revealed similar trends. CONCLUSIONS: Summarizing the present data it can be stated traffic medicine-related research productivity grows annually. Also, an active networking between countries is present. The data of the present study may be used by scientific organisations in order to gain detailed information about research activities in this field which is extremely important for public health.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devismedium
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,097
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil0,137

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,097
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,1280,176
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,337
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,149 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Bibliométrie

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet · Autre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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