Scientific publishing in different countries: what simple numbers do not tell
Notice bibliographique
Résumé
Background: The evaluation of scientific productivity is a well-established approach for assessing the quality of scientific activity of a single scientist, of a team of scientists, as well as of a university or a country. Methods: In this article, we aim to provide an update analysis of scientific publishing of the eight countries, seven of which belonging to the so-called “G7” (i.e., Canada, France, Germany, Italy, Japan, the UK and the US) plus China. The scientific output has then been normalized for the number of inhabitants and for the gross domestic product (GDP). Results: For the total number of publications, the US occupies the first position in the ranking, followed by China and UK. When the national scientific production is reported as number of publications for inhabitants, the UK and Canada are at the top of the ranking. Finally, when the national scientific production is reported in terms of number of publications for GDP, China is at the first place followed by the US. Conclusions: This analysis shows that the use of the total number of publications as the only index for assessing the quality of the scientific production of a single country may be misleading.
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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 | 0,026 | 0,159 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,039 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,015 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».