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Enregistrement W2734032589 · doi:10.1007/s11192-017-2452-5

Tracking the emergence of synthetic biology

2017· article· en· W2734032589 sur OpenAlexfundno aff
Philip Shapira, Seokbeom Kwon, Jan Youtie

Notice bibliographique

RevueScientometrics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGene Regulatory Network Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchOffice of Defense ProgramsNational Key Research and Development Program of ChinaBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDefense Advanced Research Projects AgencyDirectorate for Biological SciencesNational Institutes of HealthBundesministerium für Bildung und ForschungRussian Foundation for Basic ResearchNational Natural Science Foundation of ChinaDeutsche ForschungsgemeinschaftWellcome TrustCouncil of Scientific and Industrial Research, IndiaU.S. Department of EnergyU.S. Department of DefenseEuropean CommissionCanadian Institutes of Health ResearchNational Science FoundationAmerican Heart AssociationMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyHoward Hughes Medical Institute
Mots-clésSynthetic biologySystems biologyDomain (mathematical analysis)Computer scienceSet (abstract data type)Benchmark (surveying)Multidisciplinary approachData scienceBiologyComputational biologyMathematicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Synthetic biology is an emerging domain that combines biological and engineering concepts and which has seen rapid growth in research, innovation, and policy interest in recent years. This paper contributes to efforts to delineate this emerging domain by presenting a newly constructed bibliometric definition of synthetic biology. Our approach is dimensioned from a core set of papers in synthetic biology, using procedures to obtain benchmark synthetic biology publication records, extract keywords from these benchmark records, and refine the keywords, supplemented with articles published in dedicated synthetic biology journals. We compare our search strategy with other recent bibliometric approaches to define synthetic biology, using a common source of publication data for the period from 2000 to 2015. The paper details the rapid growth and international spread of research in synthetic biology in recent years, demonstrates that diverse research disciplines are contributing to the multidisciplinary development of synthetic biology research, and visualizes this by profiling synthetic biology research on the map of science. We further show the roles of a relatively concentrated set of research sponsors in funding the growth and trajectories of synthetic biology. In addition to discussing these analyses, the paper notes limitations and suggests lines for further work.

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

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0490,084
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,292 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations109
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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