Journal metrics, document network, and conceptual and social structures of the Korean Journal of Anesthesiology from 2017 to July 2022: a bibliometric study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aimed to identify the directions of research published in the Korean Journal of Anesthesiology (KJA) and identify the main topics and journal network through a bibliometric analysis. The results can be reflected in strategies for the journal's promotion to a top-ranking journal in the anesthesiology category. METHODS: KJA articles from January 1, 2017 to September 11, 2022 were retrieved from the Web of Science Core Collection on September 11, 2022, and analyzed using Biblioshiny. Journal metrics, the document network, the conceptual structure, and social structures were elucidated. RESULTS: Out of 525 articles, fewer than half (48.6%) were from Korean corresponding authors. The impact factor steeply increased from 2.316 in 2019 to 5.167 in 2021. The Hirsch index of KJA was 24. A co-occurrence network of Keywords Plus showed four clusters of central keywords: surgery, management, anesthesia, and mortality. The conceptual structure map of Keywords Plus showed a main cluster of anesthesia and analgesia, while another minor cluster included intubation and induction. The co-citation network demonstrated that KJA was in the same cluster of anesthesiology journals. The collaboration network of the authors' countries showed that Korean authors collaborated mainly with researchers in the United States and Canada. CONCLUSIONS: These results show KJA's developmental process of promotion to a top-tier journal in the anesthesiology category. Furthermore, the following strategies are suggested for journal promotion: recruitment of articles on emerging and highly citable topics; and more active collaboration of society members with researchers worldwide.
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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 | 0,005 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,052 | 0,071 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».