Patterns of Iran's research collaboration in the field of pharmacology and pharmacy: A bibliometric study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This research aims to analyze and visualize the structure of Iranian scholarly networks in the field of “pharmacology and pharmacy”. This study includes an overview of co-authorship, efficiency and ranking of the researches, visualizing the co-authorship network, changes in the main core of the publications and macro and micro-level metrics such as social influence. Methods: This research utilizes social network analysis (SNA). The preliminary data of this research includes all the Iran’s documents in Web of Science in “Pharmacology and Pharmacy” during the period of 2005 to 2016. After the preprocessing of 6204 records and creating relational matrix, a combination of bibliometric software (including UCINET, NetDraw, HistCite and VOSviewer) were used to analyze and uncover network features. Results: Results indicated that most papers are multi-authored. Four-authored articles are the main common authorship pattern. Some measures such as author frequency, multi-authored papers, and single-authored papers in each time interval are ascending. Moreover, “density” reduction of the scientific collaborations indicates that fragmentation level has increased based on the “clustering coefficient” in each period. Besides, Iranian researchers of the field has the most collaboration with the scholars of England (%2.85), U.S.A. (2.61%) and Canada (1.76%), respectively. Conclusions: Fragile structure and low closeness of the network imply low maturity of Iran’s research in the field of “pharmacology and pharmacy”. Also, test of the correlation coefficients indicates that with increasing “degree centrality” and “betweenness centrality”, the “number of articles” increases as well. However, there is no correlation between “closeness centrality” and “number of articles”.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».