Sub-Saharan Africa's biomedical journal coverage in scholarly databases: a comparison of Web of Science, Scopus, EMBASE, MEDLINE, African Index Medicus, and African Journals Online
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aims to find out the coverage of biomedical journals published in Sub-Saharan Africa in four authoritative international databases-Web of Science, Scopus, MEDLINE and EMBASE and two Africa-focused scholarly databases-Africa Journals Online (AJOL) and African Index Medicus (AIM). Methods: Lists of active journals that are published in the 46 Sub-Saharan African countries were retrieved from the Ulrich periodical directory to create master journal lists. Unique journals from other databases that were not found in Ulrich were added to the master journal list. The six databases included in this study were searched for journals on the master lists. Results: Only 23 of the 46 Sub-Saharan African countries had at least one biomedical journal. Only about one-quarter (152) of the 560 biomedical journals from Sub-Saharan Africa were found in at least one of the biomedical databases. South African journals accounted for more than 50% of all the Sub-Saharan journals in the international scholarly databases. AJOL contains the highest number of biomedical journals from Sub-Saharan Africa, followed by Scopus and EMBASE. AJOL asserts its importance by covering the highest number of unique journals and having a representative number of journals in all biomedical sub-disciplines. Conclusion: The majority of studies from Sub-Saharan Africa are left out when biomedical evidence-based researchers only retrieve studies from authoritative international databases. Searching Google Scholar and the African research databases of AJOL and AIM would increase the number of studies from the region.
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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 | 0,008 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,061 | 0,086 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».