Publications as an Indicator of Increased Tobacco Control Research Productivity (Quantity and Quality) in New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Tobacco control (TC) research capacity and productivity are critical for developing evidence-informed interventions that will reduce the harmful effects of smoking. The aim of this paper was to investigate New Zealand's (NZ) TC research capacity along with the quantity and quality of publications, following two government initiatives aimed, in part, at improving the quantity and quality of NZ TC research. METHOD: Scopus was searched for articles with at least one NZ author and where the topic was of primary relevance to TC. Publications were organized into two time periods, following the government initiatives, 1993-2003 and 2004-2009. We analyzed the number of publications, publication journals, type of publications, impact (using the impact factor), and authorship. RESULTS: There has been an increase in number and impact of publications and number of authors. The number of publications has increased from an average of 14 (1994-2003) to 38 per year (2004-2009). The number of journals published increased from 64 to 86. The impact during 2004-2009 was almost threefold than in 1993-2003. The number of authors increased from 212 to 345, and the number of authors who had at least one first-authored publication increased from 80 to 124. CONCLUSIONS: These results show an encouraging trend in NZ TC research, with an increase in research productivity, quality, and in research capacity. It is possible that government-initiated and -funded infrastructural support contributed to increasing needed TC research, which supports the worth of such initiatives.
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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 | 0,024 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,040 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».