Análise cientométrica sobre a produção científica em meditação nos periódicos da Medicina
Notice bibliographique
Résumé
O estudo tem como objetivo geral analisar a inserção do tema Meditação no núcleo de periódicos científicos da área médica, referentes a cinco países (Estados Unidos; Reino Unido (SCOPUS) e Inglaterra (Web of Science); Índia; Austrália; e Canadá) que lideram o ranking dessa produção científica, que se encontra indexada nas bases Web of Science e SCOPUS. Trata-se de um estudo cientométrico, descritivo, de abordagem quantitativa. O recorte temporal refere-se ao período de 2009 a 2018. A pesquisa analisou o núcleo de periódicos científicos com relação: ao impacto; à procedência; a categoria de assuntos; e identificação dos 15 títulos que mais publicaram sobre o tema. O resultado da pesquisa mostrou que esse núcleo é constituído por periódicos classificados em diversos assuntos da área médica, em ambas as bases. As especialidades que se destacaram foram: a Neurologia (Web of Science) e a Psiquiatria (SCOPUS). Em referência ao impacto verificou-se que a maioria dos títulos é de alto impacto e de procedência de países da América do Norte e Europa. Acredita-se que esse estudo possa contribuir ao revelar padrões de comportamento, por meio dos estudos métricos, a respeito do canal formal utilizado por essa comunidade científica para publicar seus resultados de pesquisa.
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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 | 0,046 | 0,213 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,088 | 0,126 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».