A Scientometric Assessment of Indo-US Collaboration Pattern in Leishmaniasis Research during 2012–2016
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the pattern of growth and collaboration in leishmaniasis research for the year 2012–2016 as indicated by papers indexed in Science Citation Index-Expanded. The study found that Brazil is world's most prolific producer of leishmaniasis research and has the second lowest international collaboration rate among the countries. USA was the top partner for India, showing 68 co-affiliated papers with India. Salton's measures clearly indicate that India's strongest mutual collaborative partner is Belgium (0.124) and then USA (0.084). On USA's side, Salton's measure for Brazil was highest (0.157). Out of 68 paper, 59% were bilateral (involving only India and USA) and 29 multilateral (involving other countries also with India and USA. A highly significant difference observed in CPP for domestic Indian papers (listing India-affiliated researchers only) was 6.0 and for domestic USA papers 9.34. For papers listing both Indian and USA authors (international or multilateral China-Canada collaborations) the CPP was 138.44. Thus, collaboration with USA dramatically increases the average citation rate for India-based researchers. Prolific institution, journal and author were discussed for Indo-US collaborated papers.
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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 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,039 | 0,086 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».