A bibliometric analysis of scientific production in cancer molecular epidemiology
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The main purpose of this research was to compare the scientific production in the field of cancer molecular epidemiology among countries and to evaluate the publication trend between 1995 and 2004. METHODS: A bibliometric study was carried out searching the PubMed database with a combined search strategy based on the keywords listed in the medical subject headings and a free text search. Only articles from a representative subset of 92 journals--accounting for 80% of papers identified--were selected for the analysis, and the resulting 13,240 abstracts were manually checked according to a list of basic inclusion criteria. The study evaluated the number of publications and the impact factor (mean and sum), absolute and normalized by country population and gross domestic product. RESULTS: A total of 3,842 citations were finally selected for the analysis. Thirty-seven percent came from the European Union (UK, Germany, Italy, France and Sweden ranking at the top), 31.6% from USA and 9.7% from Japan. The highest mean impact factor was reported for Canada (6.3), USA (5.9), Finland (5.8) and UK (5.2). Finland, Sweden and Israel had the best ratio between scientific production and available resources. 'Genetic polymorphism, glutathione transferase, breast neoplasm, risk factors, case-control studies and polymerase chain reaction' were the most used keywords in each of the subgroups evaluated, although inclusion criteria may have privileged studies dealing with exogenous carcinogens. CONCLUSION: Cancer molecular epidemiology is an expanding area attracting an increasing interest. The identification of an operative definition is a necessary condition to give to this discipline a unique scientific identity.
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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 | 0,032 | 0,184 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,218 | 0,281 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| 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 ».