The geography of ASCO Annual Meetings: Nationality of abstracts and recent trends
Notice bibliographique
Résumé
e17567 Background: Although there have been previous analyses of various aspects of studies presented at ASCO Annual Meetings, to our knowledge no attempt has been made to investigate the nationality of abstracts. Methods: After stratification into three categories of presentation ([1] oral, including plenary and all oral presentations; [2] posters, including poster discussions; and [3] publication only [PO]), we took a random sample of 10% of the abstracts from 6 years, and assigned them nationalities using authors’ affiliations. For multinational studies, we assigned nationality following an algorithm developed for the study. Importantly, we did not appraise abstract quality or results. Results: We analyzed 2,206 of the 22,045 abstracts appearing in the Proceedings and LBA Booklets for 2001–2003 and 2006–2008. Categories were oral/poster/PO in 7.8/49.2/43.0%, and study phase (as declared by authors) was I/II/III/other, unknown or not applicable in 10.8/16.5/3.3/69.4% of abstracts. There were 332 (15.0%) multinational studies, and 1,866 (85.0%) were uninational (969 multicenter, and 905 from a single institution). The top 15 countries with higher % of studies were the US (49.0%), Italy (7.5%), Japan (5.9%), Germany (5.3%), France (4.3%), Spain (3.5%), Canada (3.4%), the UK (3.3%), South Korea (1.8%), China/Hong Kong (1.4%), Brazil (1.1%), India (1.0%), Greece and Belgium (0.9% each), and Turkey (0.8%). Exploratory analyses showed a temporal increase in multinational studies (p = 0.003), no temporal trend in the proportion of abstracts with US nationality (p = 0.315), and a higher proportion of oral and poster presentations for multinational studies (p < 0.001) and for abstracts with US nationality (p < 0.001). Conclusions: This bibliometric analysis provides a geographic overview of research presented at ASCO Annual Meetings and suggests that nearly half of all abstracts are from the US, with 20% of the 71 countries represented producing nearly 90% of all abstracts accepted for the meetings. Multinational collaboration seems to be increasing in clinical cancer research. No significant financial relationships to disclose.
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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 | 0,038 | 0,153 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,052 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,004 |
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 ».