Can We Track the Impact of Australian Mental Health Research?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Arguments are being made to increase research and development funding for mental health research in Australia. Consequently, the methods used to measure the results of increased investment require review. This study aimed to describe the status of Australian mental health research and to propose potential methods for tracking changes in research output. Specifically, we describe the research output of nations, Australian states, Australian and New Zealand institutions and Australian and New Zealand researchers using citation rates. METHOD: Information on research output was sourced from two international databases (Institute for scientific information [ISI] Essential Science Indicators and ISI Web of Science) and the ISI list of Highly Cited Researchers. RESULTS: In an international setting, Australia does not perform as well as other comparable countries such as New Zealand or Canada in terms of research output. Within Australia, the scientific performance of institutions apparently relates to the strength of some individual researchers or consolidated research groups. Highly cited papers are evident in the fields of syndrome definition, epidemiology and epidemiological methods, cognitive science and prognostic or longitudinal studies. CONCLUSIONS: Australian researchers need to consider the success of New Zealand and Canadian researchers, particularly given the relatively low investment in health and medical research in New Zealand. Although citation analyses are fraught with difficulties, they can be effectively complemented by other measures of responsiveness to clinical or population needs and community expectations and should be conducted regularly and independently to monitor the status of Australian mental health research.
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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 | 0,094 | 0,401 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,041 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,015 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».