Bibliometrics research status of critical care medicine
Notice bibliographique
Résumé
Objective The bibliomrtrics was used to show the status and hot spots of domestic and foreign literature, original research and the second data analysis about critical care medicine.providing a reference for further research. Methods We systematically searched the papers about critical care medicine from Pubmed, Web of science, Wanfang, VIP, CNKI and CBM database from Jan 1, 1970 to Sep 1, 2017. Excel 2013 was used to extract the basic information. Ucinet 6.0 was used to analyze the collaborations among countries, and HistCite 12.03 was used to conduct time series analysis. Results A total of 353 882 articles were involved, including 1963 meta-analyses. Literatures showed an upward trend year by year, while the rising trend of domestic literature was mainly concentrated from 2005 to 2017. The articles mainly attribute to Europe and the United States. The country with maximum number of publications is USA, whereas the University of Toronto rank first according to the article amount roll. The domestic meta analysis has ranked fourth in the world, but the number of original researches is few and the institutions are scattered. Studies from abroad mainly focus on mechanical ventilation and sepsis, while they focus on pancreatitis in China. Conclusion In the past 50 years, studies about critical care medicine have been increasing year by year which are the hot spot in current medical research. European and American countries are in a dominant position. The level of research in critical care medicine in China is far from that in foreign countries, including the number of documents, the performance of original research, and the lack of cooperation with other countries. Key words: Crirical care; Bibliometrics; Visualization
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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 | 0,018 | 0,111 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,235 | 0,292 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».