COVID-19 and Substance Use: A Scientometric Assessment of Global Publications During 2020 and 2021
Notice bibliographique
Résumé
Aim: This study aimed to assess the characteristics and trends of research on substance use and COVID-19. Methods: Keywords related to “Covid-19” and “Substance Use” were used in a search query formulated for the Scopus search engine. The articles published during the years 2020 and 2021, through early November 2021, were considered. Results: A total of 2184 publications were published on this topic, averaging 9.69 citations per paper. About one-seventh (13.96%) share of global publications was supported by extramural funding support. The maximum number of publications emerged from the United States of America (USA) ( n = 831; 38.05%), followed by the United Kingdom (UK) ( n = 212; 9.71%), India ( n = 165; 7.55%), and Canada (155 papers; 7.10%). In terms of citation impact, publications emerging from China (24.42 and 2.52) had the highest citation impact, followed by publications emerging from Australia (18.83 and 1.94), France (16.48 and 1.70), the UK (15.44 and 1.59), Italy (13.36 and 1.38), and Canada (12.73 and 1.31). When the data in terms of specific institutes were evaluated, Harvard Medical School, USA ( n = 52), was ranked first in productivity, followed by the University of Toronto, Canada ( n = 47); the Yale School of Medicine, USA ( n = 35); INSERM, France ( n = −29); and the University of British Columbia, Canada ( n = 2s). The University College London, UK (30.24 and 3.12), ranked first in citation impact, followed by INSERM, France (22.0 and 2.27); the Sapienza University of Rome, Italy (17.4 and 1.8); and the University of Toronto, Canada (13.68 and 1.41). When the journals were evaluated, the International Journal of Environmental Research and Public Health ( n = 83) ranked first in publication productivity, followed by the Journal of Substance Abuse Treatment ( n = 73), Frontiers in Psychology ( n = 39), Drug and Alcohol Dependence ( n = 28), and International Journal of Drug Policy ( n = 26). Conclusion: This bibliometric study suggests that a large amount of literature has accumulated during the COVID-19 pandemic on substance use disorders, both from developed and developing countries.
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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 | 0,018 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,110 | 0,132 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».