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Enregistrement W4315647676 · doi:10.24041/ejmr2022.28

BIBLIOMETRIC ANALYSIS OF EMERGENCY MEDICINE

2022· article· en· W4315647676 sur OpenAlexaboutno aff
Derya Can

Notice bibliographique

RevueEra s journal of medical research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency Medicine Education and Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpecialtyMedicineScope (computer science)Medical educationEmergency medicineFamily medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,090
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,848
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,090
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,1520,186
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,278
Tête enseignante GPT0,581
Écart entre enseignants0,302 · 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
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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