INSTITUTIONALIZATION PATTERNS IN BREAST CANCER IMMUNOHISTOCHEMISTRY
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The objective of the present study is to analyze scientometrically some essential patterns of the dynamic science institutionalization on breast cancer immunohistochemistry and to outline the most significant scientists, journals, scientific institutions conference proceedings in this interdisciplinary field. Material/Methods: In December 2019, a retrospective problem-oriented, title-word based search was performed in Web of Science Core Collection (WoS), MEDLINE and BIOSIS Citation Index (BIOSIS) of Web of Knowledge as well as in Scopus for 2003-2018. The following parameters were comparatively assessed: annual dynamics of publications, author’s names, journal titles, scientific institutions, and scientific forums. Results: There were 1187 publications abstracted in WoS, 776 publications abstracted in BIOSIS, 711 publications abstracted in Scopus, and 616 publications abstracted in MEDLINE. There were journal articles in 288 journals abstracted in WoS, in 234 journals abstracted in MEDLINE, in 156 journals abstracted in Scopus, and in 140 journals abstracted in BIOSIS. The most productive authors were David G. Hicks, Rohit Bhargava and Ian O. Ellis. The ‘core’ journals were Modern Pathology, Laboratory Investigation and Cancer Research. The most influential scientific institutions were the University of Texas System (USA) and the University of Texas MD Anderson Cancer Center (USA). The annual meetings of the US and Canadian Academy of Pathology and the Annual San Antonio Breast Cancer symposia were most attractive to the investigators worldwide. Conclusion:Our comprehensive results could be of interest to breast cancer researchers and clinicians from smaller countries, institutional science managers, and journal editors.
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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 | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,029 | 0,037 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».