Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) caused heavy burdens and brought tremendous challenges to global public health. This study aimed to investigate collaboration relationships, research topics, and research trends on COVID-19 using scientific literature. METHOD: COVID-19-related articles published from January 1 to July 1, 2020 were retrieved from PubMed database. A total of 27,370 articles were included. Excel 2010, Medical Text Indexer (MTI), VOSviewer, and D3.js were used to summarize bibliometric features. RESULTS: The number of the COVID-19 research publications has been continuously increasing after its break. United States was the most productive and active country for COVID-19 research, with the largest number of publications and collaboration relationships. Huazhong University of Science and Technology from China was the most productive institute on the number of publications, and University of Toronto from Canada ranked as Top 1 institute for global research collaboration. Four key research topics were identified, of which the topic of epidemiology and public health interventions has gathered highest attentions. Topic of virus infection and immunity has been more focused during the early stage of COVID-19 outbreak compared with later stage. The topic popularity of clinical symptoms and diagnosis has been steady. CONCLUSIONS: Our topic analysis results revealed that the study of drug treatment was insufficient. To achieve critical breakthroughs of this research area, more interdisciplinary, multi-institutional, and global research collaborations are needed.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,056 | 0,261 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle