Lung Cancer in India: A Scientometric Study of Publications during 2005–14
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines 3,653 Indian publications on lung cancer research, as covered in Scopus database during 2005-14, experiencing an annual average growth rate of 18.81% and citation impact of 4.20.The world lung cancer output (169,352 publications) came from several countries, of which the top 15 most productive countries (United States, China, Germany, Japan, United Kingdom, Italy, France, Canada, and South Korea) accounted for 93.17% share of the global output during 2005-14.India's global publication share was 2.16% and holds 12th rank in the global output during 2005-14.India's share of international collaborative publications on lung cancer was 17.79% during 2005-14, which decreased from 19.89 to 17.06% from 2005-09 to 2010-14.Breast cancer in the field of medicine accounted for the largest share (63.62%) of output, followed by biochemistry, genetics and molecular biology (28.77%); pharmacology, toxicology, and pharmaceutics (23.87%); chemistry (9.31%); agricultural and biological sciences (3.26%); and immunology and microbiology (2.23%) during 2005-14.Diagnosis, chemotherapy, surgery, and radiotherapy among treatments methods together accounted for a share of 61.20% publications in Indian lung cancer research during 2005-14.Among the different states, Maharashtra, Delhi, Karnataka, Chandigarh, and Telangana together account for 53.41% share during 2005-14.In India's cumulative lung cancer publications output during 2005-14, the most productive 14 Indian organizations, 15 authors, and 15 journals together contributed to 33.71, 11.27, and 20.23% share, respectively.The 31 high-cited papers in lung cancer research registered an average citation per paper of 294.74.Of the 31 high-cited papers (19 articles and 12 reviews), 7 were single institution, 3 national collaborative, and 21 international collaborative papers.The 31 high-cited papers have appeared in 23 journals.In light of this, the authors suggest the need to develop a National Cancer Prevention Policy, which should make specific recommendations for national action by governments and non-government organizations, including programs and strategies, to reduce the incidence of specific preventable cancer types.
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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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,045 | 0,105 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».