Quality or quantity? Questions on the growth of global scientific production
Notice bibliographique
Résumé
Quality or quantity? Questions on the growth of global scientific production Dear Editor,In recent decades, science has been able to answer questions that were thought impossible to understand or solve.The global scientific production has been gradually increasing in the last two decades, as new fields of research have been created and more and more novel hypotheses have been proposed.In particular, science is characterized by being rigorous, relevant and reproducible to provide real solutions to problems that afflict humanity.For this reason, it has always emphasized the need to focus on prioritizing quality of research over quantity [1].Recently, Scimago Journal & Country Rank (SJR) released the latest metrics for the year 2021 [2].It is very curious that compared to 2020, there was an exponential increase in the number of citable documents (corresponding mainly to original articles and revisions) in all disciplines, especially among some countries that make up the top five countries with the highest productivity (USA, China, UK, Germany and Japan, respectively).We decided to analyze the productivity of these countries and their metrics globally over the last ten years.To do so, we compared the citable documents produced by each country, total citations, citations per document, self-citations, and adjusted the citations by excluding self-citations (Table 1).We found that China, since 2010, increased its productivity by approximately 40,000 to 50,000 citable documents per year (year 2010: 344,328 to year 2021: 860,012), with this value increasing (year 2020: 771,730 to year 2021: 860,012).Over the last three years, the increase per year ranges from approximately 70,000 to 90,000 citable documents.When calculating the average output from 2010 to 2016, China obtained 438,233 documents per year, compared to the USA and UK, which obtained 663,178 and 197,400, respectively.When recalculating the average for China until 2021, an increase of more than 100,000 documents per year was observed (438,233 to 545,863); while the USA and the UK had an increase of approximately 20,000 and 12,000 documents, respectively.However, according to SJR, the country with the highest number of citations per document is the USA (29.3), followed by the UK (27.0) and China (11.6).China has the highest percentage of self-citations (57.8%),
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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 | 0,019 | 0,098 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,010 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,063 | 0,040 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,006 |
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 ».