Worldwide productivity in the hand and wrist literature: A bibliometric analysis of four highly cited subspecialty journals
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Hand and wrist research has recently shown obvious progress. The quantity and quality of publications from different nations, however, have not been analyzed. In our study, we aimed to assess the characteristics of worldwide productivity in hand and wrist literature using highly cited subspecialty journals. METHODS: Literature search using the Web of Science database was conducted to identify hand and wrist articles in four highly cited subspecialty journals from 2005 to 2014. The number of articles, impact factors and citations were analyzed to evaluate the contributions of different countries. Publication activity was adjusted for the countries by population size. RESULTS: A total of 4268 publications were identified. The number of articles showed a significant increase of 2.10-fold between 2005 and 2014 (p = 0.0001). North America, West Europe, and East Asia were the most prolific areas. The majority of publications (92.03%) were from high-income countries, 7.97% from middle-income countries, and no publications from lower-income countries. The United States published the most articles (53.89%), followed by United Kingdom (6.51%), Japan (6.14%), Canada (3.70%), and China (3.37%). Articles originating from the United States showed the greatest number of total 5-year impact factors (5y-IF) (4059.56) and total citations (17,998). When normalized to population size, United States ranked the first (7.16), followed by Sweden (6.53), and Netherlands (5.72). However, Netherlands (1.893) had the highest mean 5y-IF, followed by Germany (1.884) and Australia (1.883). Sweden had the highest average citations per article (11.38), followed by Germany (9.63), and Australia (9.08). CONCLUSIONS: The number of publications of hand and wrist research shows a significant increase during the past 10 years. The United States is the most productive country in hand and wrist literature. However, some European countries and Australia may have higher quality of articles according to mean 5y-IF and mean citations per article.
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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.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
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 | 0,006 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,127 | 0,118 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».