Publication performance of Indian authors in high impact anesthesiology journals: Are we doing enough?
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: Over the years, there is a continuing increase in the number of anesthesia journals and good quality articles are being submitted to these journals from all over the world. The aim of the study was to assess the contribution of Indian authors to high impact anesthesia journals. Material and Methods: The study is a literature survey design and thus ethics committee clearance was not required. Based on The Journal citation report (2017), top six anesthesia journals with highest impact factor were selected. Subspecialty journals were excluded. A search was conducted for articles published by Indian authors between September 2008 and August 2018 and subcategorized to review articles, original articles, case reports, correspondence, and miscellaneous. Corresponding author was noted in articles with authors from more than one country. The percentage of articles in each of the above categories by Indian authors were calculated and state and city wise distribution was also assessed. Results: The six highest impact journals were Anesthesiology, British Journal of Anaesthesia, Anaesthesia, Anaesthesia analgesia, European journal of Anaesthesia and Canadian Journal of Anaesthesia with impact factor of 6.52, 6.49, 5.43, 3.46, 3.9, 3.37, respectively. A total of 22,298 articles were published in the six journals in the study period, out of which 242 (1.08%) were authored by Indians. Majority of the articles were published as correspondence (58%). Only 20% of total publication were original articles. Most publications were contributed from Delhi (76), followed by Chandigarh (49). Conclusion: Publication performance of Indian authors in high impact journals is poor. There is an uneven distribution of publication across various regions.
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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 | 0,054 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,040 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».