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Enregistrement W3174727741

Covid-19 Therapy and Treatment: A Scientometric Study of Indian Publications

2021· article· en· W3174727741 sur OpenAlex
M. Surulinathi, R. Duraipandi, T Jayasuriya, S. Srinivasaragavan

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueLibrary philosophy and practice · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScopusCoronavirus disease 2019 (COVID-19)ChinaRajaLibrary scienceNew delhiMedicinePolitical scienceVeterinary medicineFamily medicineMEDLINELawBiologyInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper examines 2539 Indian publications on Covid-19 Therapy and Treatment, as covered in Scopus database during 2019-May 2021. The top 10 most productive countries individually contributed global share of 33136, with USA accounting for the highest publication share with 8538, followed by China with 4558, Italy with 3707, United Kingdom with 3184, India with 2539, Spain with 1625, Germany with 1563, France with 1539, Canada. with 1353 and Iran with 1212 Publications. India is ranked at 5th position in global Covid-19 Therapy and Treatment research output. USA topped the list with 309 share in India’s international collaborative papers, followed by U.K. 161, Saudi Arabia 108, Australia 83, Italy 79 and China70, etc. The most productive Institutions are: All India Institute of Medical Sciences, New Delhi with 173 Publications, followed by Postgraduate Institute of Medical Education &Research, Chandigarh with 141, Datta Meghe Institute of Medical Sciences Deemed to be University with 71, Manipal Academy of Higher Education with 59. It is noted that 118 Institutions with more than 10 Publications, 5 Institutions with more than 50 Publications. The most preferred journals are: Journal Of Biomolecular Structure And Dynamics scored with 67 Publications, followed by Diabetes And Metabolic Syndrome Clinical Research And Reviews with 56, International Journal Of Current Research And Review with 42. The most leading authors are: Dhama, K. from Indian Veterinary Research Institute, Bareilly, India with 38 Publications followed by Tiwari, R. from College of Veterinary Science India, Tirupati, India with 23, Malik, Y.S. from Indian Veterinary Research Institute, Bareilly, India with 16, Javaid M from Jamia Millia Islamia, New Delhi, India, and Medhi, B. from Postgraduate Institute of Medical Education &Research, Chandigarh, Chandigarh, India, and Vaishya, R. Indraprastha Apollo Hospitals, New Delhi, India with 15 respectively. Major portion of these publications appeared in foreign journals of repute, as reflected by their impact factors and Citescores. The study also indicates that Indian scientists have huge international collaboration in this field Indian literature output peaked at about the same time as that of the world output. © 2021. All Rights Reserved.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,715
Score d'incertitude au seuil0,971

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,239
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,235 · 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