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Enregistrement W4316469193 · doi:10.1590/1413-81232023282.11412022

Participação em saúde nas Américas: mapeamento bibliométrico da produção, impacto, visibilidade e colaboração

2023· article· pt· W4316469193 sur OpenAlexaboutno aff
Frederico Viana Machado, Carla Michele Rech, Rodrigo Silveira Pinto, Wagner de Melo Romão, Manuelle Maria Marques Matias, Gabriele Carvalho de Freitas, Fernando Antônio Gomes Leles, Henrique Aniceto Kujawa

Notice bibliographique

RevueCiência & Saúde Coletiva · 2023
Typearticle
Languept
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesSciELOPolitical sciencePhilosophyScopusMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Participation in health has generated a large number of publications around the world. In order to know the specificities of this production in the Americas, a bibliometric analysis of articles in English, Spanish and Portuguese was carried out. Searches were carried out in the VHL, PubMed, SCOPUS, WOS and SciELO, consolidating a database with 641 references. With the help of the VOSviewer software, we analyzed citation patterns, co-authorship and the chronological distribution by countries and languages. It was possible to verify the growth of production, the quantitative relevance and the impact of the different countries. The analysis indicated that the USA concentrates the largest number of citations and Brazil, despite being the first in number of publications, is the third in number of citations. The same occurs with Brazilian journals that, with the largest number of articles, fall in the ranking of the most cited. The co-authorship analysis indicated that the University of Toronto, Fiocruz and Harvard University have the most formal collaborations with other organizations. We conclude that there are inequalities of impact, visibility and internationalization in this field, indicating obstacles to scientific development and health policies.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie, Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,030
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,019

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,279 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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