Questions to the Article: A Global Overview of COVID-19 Research in the Pediatric Field (Preprint)
Notice bibliographique
Résumé
UNSTRUCTURED The article, published on 23 July 2021, is well-written and of interest, but remains several questions that are required for clarifications, such as (1) the static choropleth map of collaboration analysis between countries should be dynamically visualized and highlighted by top three countries on their publications and author collaboration characteristics; (2) the research achievements in authors, institutes, and countries should be quantified by author-weighted scheme considering author order in article bylines; and (3) keyword analysis was too simple to identify the difference in article types between countries. We downloaded 2,268 abstracts from the Pubmed database with a search string of (COVID-19[MeSH Major Topic]) AND (pediatrics[Affiliation]), similar to the mentioned study, and displayed (1) choropleth maps highlighted by the most productive and highly author-collaborated countries, and (2)forest plot to identify differences in article types between two countries. The medical subject headings(MeSH terms) were used to denote the article types in articles. We observed that (1) three top productive countries were the United States, Italy, and India; (2) three top countries collaborated the authors affiliated with the US were Canada, the United Kingdom, and Italy; and (3) only the MeSH term of epidemiology presents the difference in article types between the US and India when the top 10 most frequently occurred MeSH terms were compared. We produced the dashboard-type visualizations to provide valuable information for readers. The novel visual representations make data clear with a better understanding of bibliographic analysis. The methods used in this study are recommended for future studies, not just limited to the field of COVID-19 research.
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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 | 0,010 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,073 | 0,031 |
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 ».