Mapping the biomedical sciences using Medical Subject Headings: a comparison between MeSH co-assignments and MeSH citation pairs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study compares two maps of biomedical sciences using Medical Subject Headings (MeSH) term co-assignments versus MeSH terms of citing/cited articles and reveals similarities and differences between the two approaches. METHODS: MeSH terms assigned to 397,475 journal articles published in 2015, as well as their 4,632,992 cited references, were retrieved from Web of Science and MEDLINE databases, respectively, which formed over 7 million MeSH co-assignments and nearly 18 million direct citation pairs. We generated six network visualizations of biomedical science at three levels using Gephi software based on these MeSH co-assignments and citation pairs. RESULTS: The MeSH co-assignment map contained more nodes and edges, as MeSH co-assignments cover all medical topics discussed in articles. By contrast, the MeSH citation map contained fewer but larger nodes and wider edges, as citation links indicate connections to two similar medical topics. CONCLUSION: These two types of maps emphasize different aspects of biomedical sciences, with MeSH co-assignment maps focusing on the relationship between topics in different categories and MeSH direct citation maps providing insights into relationships between topics in the same or similar category.
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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 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,049 | 0,047 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».