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Enregistrement W3106155822 · doi:10.3389/frma.2020.595370

Intellectual Structure of Coronavirus Research: A Perspective From an Author Cocitation Analysis

2020· article· en· W3106155822 sur OpenAlex
Junyi Mei, Dangzhi Zhao, Andreas Strotmann

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Research Metrics and Analytics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutbreakCoronavirusIdentification (biology)Public healthPerspective (graphical)Transmission (telecommunications)BibliometricsSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)GeographyMedicineVirologyDiseaseBiologyLibrary scienceInfectious disease (medical specialty)Computer scienceEcologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study examines the intellectual structure of research on coronavirus, as revealed from an author co-citation analysis using citation data retrieved from the Web of Science Core Collection and mapped to the PubMed database. Four major dimensions are identified: I) outbreaks, II) viral structure and function, III) vaccine and therapeutic development, and IV) coronaviruses found in a range of animals. The "outbreaks" dimension is by far the most prominent, dominated by reports on the three recent major outbreaks: COVID-19, severe acute respiratory syndrome, and Middle East respiratory syndrome. The focus of research on major outbreaks is on public health and clinical research, with focus on disease characterization, diagnosis, transmission, and clinical course. Notably, certain clinically important areas, such as mental health during outbreaks and viral surveillance, among others, did not stand out as identifiable specialties or topics in the coronavirus research landscape. Results from this study should contribute to the understanding of the coronavirus research landscape and to the identification of strengths and weaknesses of current research on COVID-19.

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.

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devishigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,252
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie, Communication savante
Catégories consensuellesMétarecherche, Bibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,700
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,252
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,1450,500
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,880
Tête enseignante GPT0,682
Écart entre enseignants0,197 · 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