A bibliometric analysis of global research on drinking water and health in low- and lower-middle-income countries
Notice bibliographique
Résumé
Heightened interest in drinking water research in recent decades has been aimed at narrowing the knowledge gaps surrounding water and health in a global pursuit to provide safely managed drinking water services to populations who continue to lack access. This study used bibliometrics and network analysis to produce a global overview of publications and groups that have contributed to research on drinking water and health in low- and lower-middle-income countries (LLMICs). The United States and the United Kingdom, which have historically dominated the field based on the production and impact of scientific literature, remain at the center of international collaborative research partnerships with emerging countries. However, in recent years, the volume of publications produced by India has surpassed that of the United States while Bangladesh is ranked third for the strongest international collaborations. Iran and Pakistan are also emerging as major producers of research, yet publications out of these countries and India remain disproportionately restricted behind paywalls. Contamination, diarrheal disease, and water resources are the themes that characterize the majority of research on water and health. These findings may be used to accelerate equitable, inclusive research in the realm of water and health, thereby enabling gaps in global drinking water inequalities to be filled.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».