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Enregistrement W2936488418 · doi:10.1002/jhbp.628

Biliary atresia: a scientometric analysis of the global research architecture and scientific developments

2019· review· en· W2936488418 sur OpenAlexaboutno aff
Florian Friedmacher, Kathryn Ford, Mark Davenport

Notice bibliographique

RevueJournal of Hepato-Biliary-Pancreatic Sciences · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Hepatobiliary Diseases and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKing's College London
Mots-clésCitationLibrary scienceBiliary atresiaMultidisciplinary approachWeb of scienceScientometricsGeographyRegional scienceMedicinePolitical scienceComputer scienceMEDLINESocial scienceSociologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biliary atresia (BA) is a rare cholangiopathy of largely unknown etiology and unpredictable outcome. There has been an increasing number of BA-related publications, which may challenge researchers to determine their actual scientific value. This study aimed to evaluate the global research activity and developments relating to BA using a combination of scientometric methodologies and visualization tools. A comprehensive search strategy for the Web of Science™ database was designed to obtain bibliographic data on scientific BA publications for the timespan 1900-2018. Research output of countries, institutions, individual authors and collaborative networks was analyzed. Semi-qualitative research measures including citation rate and h-index were assessed. Choropleth mapping and network diagrams were used to visualize results. In total, 4,459 publications on BA were identified (88.5% in English), originating from 63 countries. The largest number was published by the USA (n = 991; 22.2%), Japan (n = 667; 15.0%) and the UK (n = 294; 6.6%). The USA combined the highest number of cooperation articles (n = 140). The most productive collaborative network was established between the USA and Canada (n = 17). Scientific papers from the UK received the highest average citation rate (16.7), whereas the USA had the highest country-specific h-index (59). Eighty-eight (2.0%) items were published under the auspices of multicenter consortiums and registries. The most productive institutions and authors were based in the USA, the UK, Japan, France, Canada and Taiwan. BA-related research has constantly been progressing, becoming more multidisciplinary but with main research endeavors concentrated in a few high-income countries. Studies into pathogenesis of BA remain uncommon, but are sorely needed to foster true scientific progress with this rare disease. Hence, international collaborative and translational research should be strengthened to allow further evolution in this field.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,1330,178
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,140
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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