Glycyrrhiza glabra (Medicinal Plant) Research: A Scientometric Assessment of Global Publications Output during 1997-2016
Notice bibliographique
Résumé
The present study examined 3428 global publications in Glycyrrhiza glabra, as covered in multidisciplinary Scopus bibliographical database during 1997-2016, with a view to understand their growth rate, global share, citation impact, international collaborative papers share, distribution of publications by broad subjects, productivity and citation profile of top organizations and authors, preferred media of communication and bibliographic characteristics of high cited papers.The global publications registered an annual average growth rate of 10.87% and its citation impact averaged to 19.09 citations per paper.Among the top 12 most productive countries, the global share ranged from 1.87% to 19.81%, with China contributing the largest share of 19.81%, followed by India (13.71%),USA (11.84%), etc.More than 79.0% of the cumulative global publication share comes from top 12 countries during 1997-2016, showing decrease from 100.0% to 77.80% from 1997-2006 to 2007-16.Seven countries registered relative citation index above the world average of 1.10: U.K. (2.39), USA (1.87), Canada (1.71), Italy (1.51),Japan (1.49), Turkey (1.24) and Taiwan (1.18) during 1997-2016.Medicine, among seven broad subjects, contributed the largest publications share of 44.41%, followed by pharmacology, toxicology and pharmaceutics (35.04%), biochemistry, genetics and molecular biology (26.84%), agricultural and biological sciences (16.89%), chemistry (14.59%), etc. during 1997-16.Among various organizations and authors contributing to global Glycyrrhiza glabra research, the 20 most productive global organizations and authors together contributed 15.08% and 9.16% global publication share respectively and 14.57% and 16.62% global citation share respectively during 1997-16.Amongst 3322 journal papers (in 1153 journals) in global Glycyrrhiza glabra research, the top 20 most productive journals contributed 16.80% share of total journal publication output during 1997-2016.One hundred thirteen (113) publications were found to be high cited, as they registered citations from 100 to 852 during 1997-2016 and they together received 22234 citations, which averaged to 196.76 citations per paper.
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 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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,048 | 0,088 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».