Publication records and bibliometric indices of Canadian and U.S. pharmacy deans
Notice bibliographique
Résumé
Background: As leaders and role-models in schools and colleges of pharmacy, Chief Executive Officer (CEO) deans must have a sufficient background and experience in research and scholarship. Objective: The primary purpose of this research was to characterise and compare the publication records and bibliometric indices of the current CEO deans at the schools and colleges of pharmacy (SCOP) in Canada and the United States (U.S). Methods: This was a cross-sectional study of pharmacy dean publication records and bibliometric indices using the Web of Science (WoS) database. Deans were identified using the Canadian website, Association of Faculties of Pharmacy. The methodology of Thompson and Nahata was used to conduct the WoS searches. The software programme developed by Soler was used to separate homologues and calculate bibliometric indices. Bibliometric indices generated included: lifetime publications, publications/year, h-index, m-quotient, lifetime citations, citations/year, and average citations/paper. The Kruskal-Wallis analysis of variance for nonparametric data was used to assess differences between groups. Results: Median bibliometric indices for Canadian pharmacy deans (N=10) vs. U.S. pharmacy deans (N=124) were as follows: No. of publications=57.5 vs. 20.5, Publications/year=3.5 vs. 0.5, h-index=14.5 vs. 8, Total citations =628.5 vs. 223.5, Citations/year=38.2 vs. 11.2. None of the differences were significant at p <0.05. Conclusion: Median bibliometric indices of Canadian pharmacy deans were higher but not significantly different from U.S. pharmacy deans.
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 | 0,006 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,083 | 0,127 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».