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Enregistrement W4248643252 · doi:10.23880/oajprs-16000116

Global Asthma Research with Special Reference to India: A Scientometric Assessment of Publication Output during 2007-16

2018· article· en· W4248643252 sur OpenAlexaboutno aff
Gupta Bm, Jeevanjyot Kaur, Kiran Baidwan, Ritu Gupta

Notice bibliographique

RevueOpen Access Journal of Pulmonary & Respiratory Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInhalation and Respiratory Drug Delivery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsthmaMedicineLibrary scienceComputer scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper examines 2094 Indian publications on asthma research, as covered in Scopus database during 2007-16, registering an annual average growth rate of 12.14%, global share of 2.72%, qualitative citation impact averaged to 10.857citations per paper and international collaborative publication share of 13.51%. The top 12 most productive countries individually contributed global share from 2.72% to31.27%, with largest global publication share coming from USA (31.27%), followed by U.K. (10.45%), Germany (5.60%), Canada (5.44%), etc. Together, the 12 most productive countries accounted for 83.80% share of global publication output during 2007-16.Medicine, among subjects, accounted for the highest publications share (61.32%), followed by pharmacology, toxicology & pharmaceutics (35.05%) biochemistry, genetics & molecular biology (20.25%), immunology & microbiology (7.78%), agricultural & biological sciences (3.44%) and chemistry (2.88%) and during 2007-16. Among different type of asthma, allergic asthma contributed the highest number of publications, followed by bronchial asthma, atopic asthma, occupational asthma and seasonal asthma, etc. during 2007-16.The top 15most productive organizations and authors together contributed 33.48% and 19.96% respectively as their share of global publication output and 43.88% and 36.93% respectively as their share of global citation output during 2007-16.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,222
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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