Mapping cross-border collaboration and communication in cardiovascular research from 1992 to 2012
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The growing burden of cardiovascular disease requires growth in research and innovation. We examine world-wide participation and citation impact across the cardiovascular research landscape from 1992 to 2012; we investigate cross-fertilization between countries and examine whether cross-border collaboration affects impact. METHODS AND RESULTS: State-of-the-art bibliometric methods and indicators are used to identify cardiovascular publications from the Web of Science, and to map trends over time in output, citation impact, and collaboration. The publication output in cardiovascular research has grown steadily from 1992 to 2012 with increased participation worldwide. China has the highest growth as relative share. The USA share initially predominated yet has reduced steadily. Over time, the EU-27 supra-national region has increased its participation above the USA, though on average it has not had greater citation impact than the USA. However, a number of European countries, as well as Australia and Canada, have improved their absolute and relative citation impact above that of the USA by 2006-2012. Europe is a hub of cross-fertilization with strengthening collaborations and strong citation links; the UK, Germany, and France remain central in this network. The USA has the highest number of strong citation links with other countries. All countries, but especially smaller, highly collaborative countries, have higher citation impact for their internationally collaborative research when compared with their domestic publications. CONCLUSION: Participation in cardiovascular research is growing but growth and impact show wide variability between countries. Cross-border collaboration is increasing, in particular within the EU, and is associated with greater citation impact.
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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 | 0,006 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,051 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».