RESEARCH COLLABORATION WITHIN A DEPARTMENT OF PEDIATRICS: A SOCIAL NETWORK ANALYSIS OF COAUTHORSHIP PATTERNS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Research is a collaborative undertaking. Through collaborators, researchers have access to expertise, experience, and resources which may result in increased research productivity. Social network analysis is a set of techniques that focuses primarily on the patterns and characteristics of relationships among individuals. OBJECTIVES To describe the social network structure —the extent and patterns of collaboration among members — of a department of paediatrics and identify prominent individuals and divisions. DESIGN/METHODS We conducted a social network analysis of coauthorship. We included faculty members in a single department of paediatrics with at least 1 publication. We excluded those with a clinical appointment. We used PubMed to identify publications and Web of Science to obtain the total citations for each publication. RESULTS We included 99 faculty who authored 3 939 publications. The median (Q1, Q3) number of publications per faculty member was 12 (5, 39), ranging from 1 to 478. 83 (80%) of the faculty have coauthored a publication with another faculty member; the median (Q1, Q3) number of collaborators per faculty member was 3 (2, 8) and ranged from 0 to 21. 450 (11%) of publications included more than one faculty member as a coauthor. In the network diagram, 80 (81%) of faculty members were connected by coauthorship to a single large cluster. Neither the number of publications (increase in odds 1.0, 95% CI 1.0–1.1; p = 0.16) or h-index (increase in odds 1.0, 95% CI 1.0-1.0; p = 0.74) was associated with increased odds of a faculty member collaborating with another faculty member. Factors associated with increased odds of any two faculty members collaborating were: being from the same division (increase in odds 5.0, 95% CI 3.9–6.3; p<0.001) and both coauthoring a publication with a common faculty member (increase in odds 4.8, 95% CI 3.8–6.2; p<0.001). Being of different genders or differences in number of publications or h-index was not associated with changes in the odds of collaboration. CONCLUSION Social network analysis of coauthorship can provide insight into the social structure and research collaboration of an academic department. This structure should be considered in efforts to improve collaboration and research productivity.
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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 | 0,006 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».