Scientific efforts on SARS-CoV-2 research: A global survey analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) outbreak has been a global pandemic. Researchers have made great efforts to investigate SARS-CoV-2. However, there are few studies analyzing the general situation of SARS-CoV-2 research at global level. This study aimed to characterize global scientific efforts based on SARS-CoV-2 publications. METHODOLOGY: SARS-CoV-2 -related publications were retrieved using Web of Science. The number of publications, citation, country, journal, study topic, total confirmed cases, and total deaths were analyzed. RESULTS: A total of 441 publications were identified. China contributed the largest number of publications (198, 44.90%), followed by USA (51, 11.56%), Italy (28, 6.35%), Germany (19, 4.31%), and South Korea (13, 2.95%). Upper-middle-income economies (51.70%) produced the most SARS-CoV-2 publications, followed by high-income (45.12%), lower-middle-income (2.95%), and low-income economies (0.23%). The research output had a significant correlations with total confirmed cases (r = 0.666, p = 0.000) and total deaths (r = 0.610, p = 0.000). China had the highest total citations (1947), followed by USA (204), and Germany (54). China also had the highest average citations (9.83), followed by Netherlands (5.80), and Canada (5.43). The most popular journals were Journal of Medical Virology, Eurosurveillance, and Emerging Microbes and Infections. The most discussed topic was the epidemiology of SARS-CoV-2. CONCLUSIONS: Scientific research on SARS-CoV-2 is from worldwide researchers' efforts, with some countries and journals having special contributions. The countries with more total confirmed cases and total deaths tend to have more research output in the field of SARS-CoV-2. China was the most prolific country, and had the highest quality of publications on SARS-CoV-2.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,037 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».