Assessment of the Academic Productivity of Plastic Surgeons in Saudi Arabia Using the h-index
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hirsch-index (or h-index ) is a bibliometric measure calculated for researchers based on number of publications and their citations. This study examined the h-index of board-certified plastic surgeons in Saudi Arabia and the different factors that may influence it. Method: In this cross-sectional study, an electronic questionnaire was sent to 156 board-certified plastic surgeons practicing in Saudi Arabia. Using their names, we conducted an online search on Scopus, Semantic scholar, and Google scholar to calculate their h-index . Bivariate and multiple regression analyses were conducted to determine the relationship of those factors with the index. Results: A total of 84 surgeons participated in this study, of whom 83.3% were men. Our sample scored a mean index of 1.7 and published a mean of 5 articles. More publications and a higher academic rank predicted a higher h-index , ( β = 0.79, P < 0.001) and ( β = 0.14, P 0.017), respectively. On the other end of the spectrum, the country of residency training ( P 0.33), the year of training completion ( P 0.95), attaining fellowship training ( P 0.95), the number of fellowships ( P 0.20), interest in research ( P 0.74), working in an academic hospital ( P 0.44), or attaining a higher degree ( P 0.61) were not significant independent predictors of the index. Conclusions: More publications and a higher rank predicted increased academic productivity among the plastic surgeons in Saudi Arabia. Despite its limitations, h-index is a useful measure that can be considered in promotions and applications to prestigious plastic surgery centers in adjunct to other factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | MétarechercheBibliométrie Domaine: Évaluation · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | BibliométrieMétarecherche Domaine: Évaluation · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».