Ovarian cancer: density equalizing mapping of the global research architecture
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite its impact on female health worldwide, no efforts have been made to depict the global architecture of ovarian cancer research and to understand the trends in the related literature. Hence, it was the objective of this study to assess the global scientific performance chronologically, geographically and in regards to economic benchmarks using bibliometric tools and density equalizing map projections. METHODS: The NewQIS platform was employed to identify all ovarian cancer related articles published in the Web of Science since 1900. The items were analyzed regarding quantitative aspects (e.g. publication date, country of origin) and parameters describing the recognition of the work by the scientific community (e.g. citation rates). RESULTS: 23,378 articles on ovarian cancer were analyzed. The USA had the highest activity of ovarian cancer research with a total of n = 9312 ovarian cancer-specific publications, followed by the UK (n = 1900), China (n = 1813), Germany (n = 1717) and Japan (n = 1673). Ovarian cancer-specific country h-index also showed a leading position of the USA with an h-index (HI) of 207, followed by the UK (HI = 122), Canada (HI = 99), Italy (HI = 97), Germany (HI = 84), and Japan (HI = 81). In the socio-economic analysis, the USA were ranked first with an average of 175.6 ovarian cancer-related publications per GDP per capita in 1000 US-$, followed by Italy with an index level of 46.85, the UK with 45.48, and Japan with 43.3. Overall, the USA and Western European nations, China and Japan constituted the scientific power players publishing the majority of highly cited ovarian cancer-related articles and dominated international collaborative efforts. African, Asian and South American countries played almost no visible role in the scientific community. CONCLUSIONS: The quantity and scientific recognition of publications related to ovarian cancer are continuously increasing. The research endeavors in the field are concentrated in high-income countries with no involvement of lower-resource nations. Hence, worldwide collaborative efforts with the aim to exchange epidemiologic data, resources and knowledge have to be strengthened in the future to successfully alleviate the global burden related to ovarian cancer.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».