Bibliometric analysis of the literature relating to silicone hydrogel and daily disposable contact lenses
Notice bibliographique
Résumé
Publication metrics are derived for the fields of silicone hydrogel (SH) and daily disposable (DD) contact lenses. A search of the Scopus database for papers in the fields of SH and DD contact lenses found 979 SH and 291 DD papers. Subject-specific h-indices for SH lenses (hSH-index) and DD lenses (hDD-index) were derived, in relation to five categories – authors, institutions, countries and journals – to serve as measures of impact. A short list of the most impactful entities was generated for each of the above five categories in the SH and DD fields. A paper entitled “Soft contact lens polymers: An evolution” by Nicholson and Vogt was the most highly cited article (495 citations) in both SH and DD fields. The most impactful entities for the SH and DD fields were: authors – Lyndon Jones (hSH = 33) and Philip Morgan (hDD = 15); institutions – the University of Waterloo (hSH = 37) and the University of New South Wales (hDD = 15); countries – the United States (hSH = 45) and the United Kingdom (hDD = 24); and journals – Optometry and Vision Science (hSH = 33) and Contact Lens and Anterior Eye (hDD = 17). Overall, the SH field (hSH = 64) is far more impactful than the DD field (hDD = 34). Impactful papers, authors, institutions, countries and journals in the SH and DD fields are identified. Optometry is revealed as the leading profession in relation to SH and DD publications.
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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 | 0,009 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,283 | 0,333 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».