COVID-19 pandemic and the answer of science: a year in review
Notice bibliographique
Résumé
The world is looking forward to a prompt response by the scientific community in order to overcome the first pandemic of the 21st century. This study aimed to provide an overview of scientific output on COVID-19 during its first year. We assembled information regarding 60,830 articles related to COVID-19 indexed in the WoS database from January 24 to December 13, 2020. Only 4 countries accounted for about 60% of the articles (USA, China, Italy, and England) and 12 countries accounted for about 95% of the world scientific output on COVID-19 (USA, China, Italy, England, India, Canada, Germany, Spain, Australia, Brazil, Iran, and Turkey). 25 research centers around the world contributed with more than 500 papers on COVID-19. Papers were scattered throughout 6,133 journals, with 12 journals with > 250 articles. 20 articles (0.03%) have already received more than the 1,000 citations. The response of the scientific endeavor to this acute global public health emergency has been fast and robust. The overview provided by the analysis of the scientific response to the pandemic may contribute to further studies aiming to evaluate the impact and changes in the scientific endeavor for the next years in light of the forthcoming new world framework.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,016 | 0,400 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,008 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».