Bibliometric Analysis of COVID-19 in the Context of Migration Health: A Study Protocol
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Introduction Human mobility has been pivotal to the spread of COVID-19 through travel and migration. To mitigate the spread, most countries have imposed strict travel restrictions that have severely affected both the wellbeing and livelihoods of many migrant and mobile populations (both internally and internationally), particularly those from impoverished communities, those affected by humanitarian crises, including populations displaced and/or living in camps and camp-like settings. The need to include migrants (both regular and irregular or ‘undocumented’) in national strategic response plans for disease prevention and control has been increasingly recognized. Better understanding of the existing scientific evidence in migration health is crucial in designing effective response measures. In this paper, we present a protocol for a bibliometric analysis of scientific publications on COVID-19 and migration health. Expected study findings aim to provide valuable information to support evidence mapping on COVID-19 and migration health, particularly the identification of important research gaps. Methods and analysis Using Elsevier’s Scopus abstract and citation database, a comprehensive search strategy will be applied to map scientific publications on COVID-19 and migration health. The current analysis will focus on research published from 1 January 2020 to 4 May 2020. The search query on migration health will largely focus on migration, migrant and human mobility-related terms. Three reviewers will screen publications for eligibility. The extracted bibliographic information will be analysed to determine the dominant research themes, country coverage and migrant groups. Collaboration networks will be analysed using VosViewer, a network analysis software. A deep dive on dominant research themes or migrant health-related topics will be done by creating visualization network maps of keywords from the retrieved publications. Ethics and dissemination This analysis will draw on publicly available data and does not directly involve human participants; ethics review is not required.
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 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 | 0,113 | 0,204 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,044 | 0,043 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,010 |
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 ».