Mental health disorders research in the countries of the Organisation of Islamic Cooperation (OIC), 2008–17, and the disease burden: Bibliometric study
Notice bibliographique
Résumé
The 57 countries of the Organisation of Islamic Cooperation are suffering from an increasing burden from mental health disorders. We investigated their research outputs during 2008-17 in the Web of Science in order to compare them with the burden from different mental health disorders and in different countries. The papers were identified with a complex filter based on title words and journals. Their addresses were parsed to give fractional country counts, show international collaboration, and also reveal country concentration on individual disorders and types of research. We found 17,920 papers in the decade, with output quadrupling. Foreign contributions accounted for 15% of addresses; they were from Europe (7%), Canada + USA (5%) and elsewhere (3%). They were much greater for Qatar and Uganda (> 60%), but less than 10% for Iran and Turkey. Schizophrenia and bipolar disorder were over-researched, but suicide and self-harm were seriously neglected, relative to their mental health disorder burdens. Although OIC research has been expanding rapidly, some countries have published little on this subject, perhaps because of stigma. Turkey collaborates relatively little internationally and as a result its papers received few citations. Among the large OIC countries, it has almost the highest relative mental health disorders burden, which is also growing rapidly.
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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 | 0,011 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,143 | 0,256 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».