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Enregistrement W2140532436 · doi:10.1186/1749-7922-7-s1-s13

The scientific production in trauma of an emerging country

2012· article· en· W2140532436 sur OpenAlexaff
Gustavo Pereira Fraga, Vitor Augusto de Andrade, Ricardo Schwingel, Jamil Miguel Neto, Sizenando Vieira Starling, Sandro Rizoli

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Emergency Surgery · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProduction (economics)Medical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The study aims to examine whether the end of specialty in trauma surgery in 2003 influenced the scientific productivity of the area in Brazil. METHODS: We identified and classified the manuscripts and their authors, from databases such as PubMed, Scielo and Plataforma Lattes and sites like Google, in addition to the list of members of SBAIT, the sole society in Brazil to congregate surgeons involved in trauma care in the country. We applied statistical tests to compare the periods of 1997-2003 and 2004-2010. We also analyzed the following variables: impact factor of journals in which manuscripts were published, journals, regional origin of authors, time since graduation, and conducting post-doctorate abroad. RESULTS: We observed a significant increase in publication rates of the analyzed groups over the years. There was a predominance of quantitative studies from the Southeast (especially the state of São Paulo). More time elapsed after graduation and the realization of postdoctoral studies abroad influenced the individual scientific productivity. CONCLUSION: The number of articles published by authors from the area of trauma has been growing over the past 14 years in Brazil. The end of the specialty in trauma surgery in the country did not influence the scientific productivity in the area.

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

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,303

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,292 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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