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Enregistrement W4311204174 · doi:10.2196/42891

An Analysis of PubMed Abstracts From 1946 to 2021 to Identify Organizational Affiliations in Epidemiological Criminology: Descriptive Study

2022· article· en· W4311204174 sur OpenAlexvenueno aff
George Karystianis, Wilson Lukmanjaya, Paul Simpson, Peter R. Schofield, Natasha Ginnivan, Goran Nenadić, Marina T. van Leeuwen, Iain Buchan, Tony Butler

Notice bibliographique

RevueInteractive Journal of Medical Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCriminal Justice and Corrections Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésPrisonCriminal justiceCriminologyPublishingPopulationGovernment (linguistics)Economic JusticeEpidemiologyPsychological interventionPolitical scienceSociologyPublic relationsSocial sciencePsychologyLawMedicineDemographyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Epidemiological criminology refers to health issues affecting incarcerated and nonincarcerated offender populations, a group recognized as being challenging to conduct research with. Notwithstanding this, an urgent need exists for new knowledge and interventions to improve heath, justice, and social outcomes for this marginalized population. OBJECTIVE: To better understand research outputs in the field of epidemiological criminology, we examined the lead author's affiliation by analyzing peer-reviewed published outputs to determine countries and organizations (eg, universities, governmental and nongovernmental organizations) responsible for peer-reviewed publications. METHODS: We used a semiautomated approach to examine the first-author affiliations of 23,904 PubMed epidemiological studies related to incarcerated and offender populations published in English between 1946 and 2021. We also mapped research outputs to the World Justice Project Rule of Law Index to better understand whether there was a relationship between research outputs and the overall standard of a country's justice system. RESULTS: Nordic countries (Sweden, Norway, Finland, and Denmark) had the highest research outputs proportional to their incarcerated population, followed by Australia. University-affiliated first authors comprised 73.3% of published articles, with the Karolinska Institute (Sweden) being the most published, followed by the University of New South Wales (Australia). Government-affiliated first authors were on 8.9% of published outputs, and prison-affiliated groups were on 1%. Countries with the lowest research outputs also had the lowest scores on the Rule of Law Index. CONCLUSIONS: This study provides important information on who is publishing research in the epidemiological criminology field. This has implications for promoting research diversity, independence, funding equity, and partnerships between universities and government departments that control access to incarcerated and offending populations.

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 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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,108
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,217
Tête enseignante GPT0,526
Écart entre enseignants0,309 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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