Bibliometrics of the 100 most-cited articles on refugee populations
Notice bibliographique
Résumé
<ns4:p> <ns4:bold>Background:</ns4:bold> Bibliometrics is a form of quantitative analysis that employs peer-reviewed research, journal articles and citation counts to examine the content of current literature on a particular topic. The authors aim to identify the major academic disciplines that dominate the landscape of published materials and research endeavors on the topic of refugees. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Methods:</ns4:bold> Using the Web of Science, a database of most-cited articles was created by a team with expertise in bibliometrics. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Results:</ns4:bold> Citations ranged between 1,493 and 105; averaging 203 citations per article. The publications spanned the years from 1973 to 2010. The year 2004 had the highest number of publications. All articles were published by 45 journals. In total, 294 investigators authored these articles. Psychiatry, psychology and public health constituted the top three fields of affiliation, with the most investigated feature being the mental health of refugees. Single investigators authored a quarter of all articles. </ns4:p> <ns4:p> <ns4:bold>Conclusion:</ns4:bold> This bibliometric evaluation allowed a multi-dimensional outlook on the conditions of refugee populations across the globe, through collation of relevant peer-reviewed research journal articles. This specialized form of assessment has resulted in a multi-disciplinary compendium of publications on the subject. </ns4:p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».