BRAZILIAN JOURNAL OF SPORTS MEDICINE: 10 YEARS OF INDEXATION ON THE WEB OF SCIENCE
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Analyses of scientific production have attracted the interest of researchers, as they help to control the quality of what is published, identify relevant themes, and, thus enable scientific advances. Therefore, the objective of this study was to analyze the scientific production of the Brazilian Journal of Sports Medicine on the Web of Science database through a bibliometric analysis. The data were analyzed in relation to the publications, the authors, and the RBME. During the period of indexation on the Web of Science, which corresponds to the last decade, the RBME published 896 documents, most of which were original articles (801, 89.3%). The most cited keywords were exercise (117 studies), resistance training (37), and physical activity (34). Brazilian institutions had the highest number of publications, followed by Portugal and Spain, and there were also articles published in the USA, Canada, and the United Kingdom. USP and UNESP were the institutions with the greatest number of publications in the RBME over the last decade. Ten different collaboration clusters were identified, with researcher Edilson Serpeloni Cyrino standing out with the largest collaboration network. The ten years of indexation on the Web of Science reveal the consolidation of the RBME on the international scene, which has resulted in increasing views of and citations from the studies published, as well as attracting researchers from institutions of other countries to publish their work. Level of evidence II; Review.
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 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 | 0,012 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,042 | 0,068 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».