Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Emergency medicine is a popular and new medical sub-specialty that provides rapid management of acute critical illness and injuries. In this study, it is aimed to perform bibliometric analysis of the articles about Emergency Medicine using the scientific mapping method. The Web of Science Core Collection (WoS) database was examined within the scope of this study and 3595 articles matching the search criteria were included in the research. For the analysis, the "bibliometrix 3.0" program which was developed in the R environment and "biblioshiny" web interface provider, which was developed for the use and visualization of this program, were used. It was found that the first article in the field of emergency medicine was published in 1980. It was also found that there was a significant increase in the number of articles after 1995 and peaked in 2021. Academic Emergency Medicine, Annals of Emergency Medicine and Journal of Emergency Medicine are the most influential journals in terms of publication and citation numbers and indexes. Professor Michelle Lin from the University of California, Professor Wendy C Coates from the UCLA Geffen School of Medicine, and Professor Gregory Luke Larkin from the Yale University School of Medicine are the most influential researchers in this field. Emory University, Michigan University, Brown University, which are American universities, are the most competent institutions in the field of emergency medicine. "Education" and "medical education" keywords are the most frequently used words along with emergency medicine. Recently “leadership”, “internsip” and “malpractice” issues are beginning to emerge. USA, Canada and United Kingdom are the leading countries in total number of publications, single-country and multi-country publications. It is considered that the research is original and its results will contribute to the relevant researchers about the publications in the field of emergency medicine.
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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 | 0,034 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,189 | 0,325 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,269 | 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 découle