The General Growth Tendency: A tool to improve publication trend reporting by removing record inflation bias and enabling quantitative trend analysis
Notice bibliographique
Résumé
The trend of the number of publications on a research field is often used to quantify research interest and effort, but this measure is biased by general publication record inflation. This study introduces a novel metric as an unbiased and quantitative tool for trend analysis and bibliometrics. The metric was used to reanalyze reported publication trends and perform in-depth trend analyses on patent groups and a broad range of field in the life-sciences. The analyses confirmed that inflation bias frequently results in the incorrect identification of field-specific increased growth. It was shown that the metric enables a more detailed, quantitative and robust trend analysis of peer reviewed publications and patents. Some examples of the metric's uses are quantifying inflation-corrected growth in research regarding microplastics (51% ± 10%) between 2012 and 2018 and detecting inflation-corrected growth increase for transcriptomics and metabolomics compared to genomics and proteomics (Tukey post hoc p<0.0001). The developed trend-analysis tool removes inflation bias from bibliometric trend analyses. The metric improves evidence-driven decision-making regarding research effort investment and funding allocation.
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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 | 0,032 | 0,139 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,166 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».