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Enregistrement W3152275327 · doi:10.5334/aogh.3158

The Impact of International Research Collaborations on the Citation Metrics and the Scientific Potential of South American Palliative Care Research: Bibliometric Analysis

2021· article· en· W3152275327 sur OpenAlexaff
Crislaine de Lima, Bianca Sakamoto Ribeiro Paiva, Martins Fideles dos Santos Neto, David Hui, Pedro Emilio Perez‐Cruz, Camilla Zimmermann, Éduardo Bruera, Carlos Eduardo Paiva

Notice bibliographique

RevueAnnals of Global Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePalliative Care and End-of-Life Issues
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScopusWeb of scienceCitationMedicinePalliative careFamily medicineLibrary scienceMEDLINEMeta-analysisPolitical scienceInternal medicineNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Progress in palliative care (PC) requires scientific advances which could potentially be catalyzed by international research collaboration (IRC). It is currently not known how often IRC occurs with PC investigators in South America. Objectives: To evaluate the percentage of South America journal articles on PC involving IRCs and the impact of these collaborations on the scientific potential the studies and on their citations. Methods: This was a bibliometric analysis of studies published between January 1, 1998, and December 31, 2017. A search of Pubmed, Embase, Lilacs, and Web of Science (WOS) was performed using the terms "palliative care," "hospice care," "hospices" and "terminal care," combined with the name of South America countries. The scientific potential was assessed by analyzing study design, characteristics of the journal and funding. IRCs were further subdivided in internal (within South America countries) and external (with countries outside South America). Findings: Of the 641 articles, 117 (18.2%) involved IRCs (internal: 18, 2.8%; external: 110, 17.2%). Articles with IRCs had higher median two-year citations in WOS (2 vs. 1, p < 0.001), Scopus (3 vs. 1, p < 0.001) and Google Scholar (4.5 vs. 2, p < 0.001) compared to articles without IRC. Moreover, they were more often funded (40.7% vs. 9.7%, p < 0.001), published in Pubmed-indexed (76.1% vs. 41.6%; p < 0.001) and in WOS-indexed (70.1% vs. 29.6%; p < 0.001) journals, and with study designs most often classified as clinical trial (5.1% vs. 1.0%; p = 0.002) and cohort (10.3% vs. 2.9%; p < 0.001) compared to articles without IRC. Conclusions: Studies with international research collaborations, both internal and external to South America, are more frequently cited and have characteristics with greater scientific potential than do studies without international collaborations.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,050
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,229
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0500,229
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,2160,269
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,520
Tête enseignante GPT0,628
Écart entre enseignants0,108 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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