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Enregistrement W4293094937 · doi:10.54141/psbd.1133062

Impact Assessment of Sports Medicine Studies on Knowledge Production and Development

2022· article· en· W4293094937 sur OpenAlexaboutno aff
Fatemeh ZARE, Fatemeh Makkizadeh, Afsaneh Hazeri

Notice bibliographique

RevuePamukkale Journal of Sport Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal Disorders and Rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYazd University
Mots-clésSports medicineImpact factorBibliometricsQuality (philosophy)Sports sciencePublishingProduction (economics)Medical educationMedicineComputer scienceLibrary sciencePolitical sciencePhysical therapyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to justify the investments made in research in the field of sports medicine, the outcomes and impacts of these investments should be assessed. The purpose of this study was to investigate the status and impact of sports medicine studies on the production and development of knowledge. In this descriptive study bibliometric and scientometric methods were used on 1145 scientific productions of sports medicine indexed in the Web of Science database. Data were analyzed through Excel Software, and cooperation maps were drawn using VOSviewer Software. According to the findings, the ratio of citations to the articles on the scientific productions of sports medicine was 23.17, which is higher than the clinical medicine area (6.8). The ratio of citations to the authors was 5.46% and 52 articles (4.54%) of the articles appeared without citations. The average impact factor of journals publishing papers was 3.9. Most of the articles were published with the collaboration of five authors. The results of the present study, based on a selected model and a combination of indicators of the UK’s and Canadian Capital Return frameworks (from the production and development dimension), generally highlighted the validity and effectiveness of all indicators, including activity, quality, and development. The results revealed the most significant impact of the number and quality of each of the indicators in sports medicine in this area.

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

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,123
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,220

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,123
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0210,035
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,361 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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