Improving addiction patients’ quality of life through exercise
Notice bibliographique
Résumé
I conjunction with publication records, more and more weight is put on citations in determining research productivity by individuals, universities and even nations. This topic is widely discussed and debated within psychiatry but without much empirical evidence to draw on. We felt it was important to examine this issue by analyzing publication output and citations in a range of psychiatry journals. We investigated research productivity and citation practices at both country and university level. We found large differences between and within countries in terms of their research productivity in psychiatry. In addition, the ranking of countries and institutions differed widely by whether productivity was assessed by total research records published, overall citations these received, or citations per paper. We found that most publications came from the USA, with Germany being second and UK third in productivity. USA articles received most citations and the highest citation rate with an average 11.5 citations per article. The UK received the second highest absolute number of citations, but came fourth by citation rate (9.7 citations/article), following the Netherlands (11.4 citations/article) and Canada (9.8 citations/article). Within the USA, Harvard University published most articles and these articles were the most cited, on average 20.0 citations per paper. In Europe, UK institutions published and were cited most often. The Institute of Psychiatry/Kings College London was the leading institution in terms of number of published records and overall citations, while Oxford University had the highest citation rate (18.5 citations/record). The choice of measures of scientific output could be important in determining how research output translates into decisions about resource allocation.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».