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Enregistrement W3027418140 · doi:10.3897/ese.2020.e51112

United Kingdom’s contribution to European research output in biomedical sciences: 2008–2017

2020· article· en· W3027418140 sur OpenAlexaboutno aff
Raoul Tan, Eric J.G. Sijbrands

Notice bibliographique

RevueEuropean Science Editing · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEuropean unionErasmus+MontenegroPolitical scienceNegotiationMember statesGeographyLibrary scienceRegional scienceBusinessLawHistoryInternational trade

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background : On 31 January 2020, the United Kingdom (UK) formally left the European Union (EU). Only a short transition period, until 31 December 2020, is available to negotiate collaborations for research in biomedical sciences and health care. Within the European scientific community, two opinions are common: 1) Brexit is an opportunity to obtain more funding at the expense of the departing British; and 2) UK colleagues should continue to collaborate in EU scientific efforts, including Horizon Europe and Erasmus+. To provide evidence for more informed negotiations, we sought to determine the contribution of the UK to EU’s research in biomedical sciences. Methods : We performed a macro level scientometric analysis to estimate the contribution of the UK and EU member states, including those associated with EU-funding (EU+) namely Albania, Armenia, Bosnia-Herzegovina, Faroe Islands, Georgia, Iceland, Israel, Macedonia, Moldova, Montenegro, Norway, Serbia, Switzerland, Tunisia, Turkey, and Ukraine, to preclinical, clinical and health sciences. We searched the Web of Science database to count the total number of scientific publications and the top 1% most cited publications in the world between 2008 and 2017, calculated the performance efficiency by dividing the top 1% by the total number, and calculated the odds ratios to create a ranking of performance efficiency. We then compared the contribution of the UK to all the EU+ -based publications and the top 1% to the contributions of the ten EU member states with the largest biomedical research output and also compared the respective contributions to EU+ publications that resulted from collaborations with other regions in the world. Results : We found 2,991,016 biomedical publications from EU+ during 2008–2017, of which 19,019 (0.64%) were in the world’s top 1% of the most cited publications. The UK produced 665,467 (22.3%) of these publications and had over two and a half times more top 1% most cited publications than the EU+ (odds ratio 2.79, 95% CI 2.71–2.88, p < 0.001). The UK’s share in the EU+ co-publications with regions outside Europe ranged between 23.0% for the Arab League and 50.6% for Australia and New Zealand and its share of the top 1% ranged between 48.6% for the USA and Canada and 70.7% for the African Union. Conclusions : The UK contributed far more highly cited publications than the rest of the EU+ states and strongly contributed to European collaborations with the rest of the world during 2008–2017. This suggests that if the UK ceases to participate in EU scientific collaborations as a result of Brexit, the quantity and quality of EU’s research in biomedical sciences will be adversely affected.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,056
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,388
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,332
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0560,388
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,011
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,004

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.

Tête enseignante Opus0,585
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,054 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2020
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