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Enregistrement W2609236485 · doi:10.22037/jps.v8i2.13762

Scientometric Analysis of Medical and Non-Medical Highly Cited Papers of Iran in Essential Science Indicator (ESI)

2017· article· en· W2609236485 sur OpenAlexaboutno aff
Azade Haseli mofrad, Maryam Shekofteh, Maryam Kazerani

Notice bibliographique

RevueJournal of paramedical sciences. · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Health Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubject (documents)Index (typography)Medical scienceScience Citation IndexCitationDescriptive statisticsBibliometricsPopulationRank (graph theory)Citation indexLibrary scienceMedicineMedical educationGeographyStatisticsComputer scienceMathematicsEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of the present research is to study scientometric indicators (the number of articles and citations, the mean citation per paper, H-index, Y-index, and the national and international collaboration) of medical and non-medical highly cited papers of Iran in the Essential Science Indicators (ESI). The research population is all highly cited articles of Iran in ESI during 2005 to 2015. Data was retrieved from ESI and was analyzed using descriptive statistics. Findings show that Iran has achieved the 35 th global rank in terms of the number of highly cited articles. This rank encompasses % 0.1 of the highly cited medical subject areas and % 0.6 of the global portion in non-medical areas. The growth of highly cited papers in non-medical subject areas is more than medical subject ones. Y-index indicates that the role of authors in most highly cited articles in both medical and non-medical subject areas is either as the corresponding or the first author, with an inclination towards the first author. Most of Iran’s highly cited articles in the medical subject areas are based on international collaborations, but in the non-medical areas, they are based on national collaborations. The most international collaborations are with U.S, Canada and England, respectively. H-index of Iran is 141. As a whole, in quantitative and qualitative assessment, non-medical subject areas have a better status than medical subject areas. In general, it can be said that the status of scientific products and the international status of Iran is not satisfactory. Professional planning and policy should be taken into consideration by Iran .

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

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.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0000,017
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,118
Tête enseignante GPT0,553
Écart entre enseignants0,435 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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