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Enregistrement W4387463446 · doi:10.4103/ijnpnd.ijnpnd_11_23

Bibliometric Profile of the World Scientific Production on Thanatology in Nursing: Visibility, Impact, and Alternative Metrics

2023· article· en· W4387463446 sur OpenAlexaboutno aff
Fran Espinoza‐Carhuancho, John Barja–Ore, Frank Mayta‐Tovalino

Notice bibliographique

RevueInternational journal of Nutrition Pharmacology Neurological Diseases · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueComplementary and Alternative Medicine Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScopusScientometricsThanatologyBibliometricsQuartileLibrary scienceMedicineMEDLINEPolitical scienceSocial scienceSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: We will analyze the bibliometric metrics of the global scientific production in thanatology for nursing care. Methods : A cross-sectional and retrospective study with a bibliometric approach evaluated publications indexed in Scopus from 2017 to 2022. MESH terms were selected, and together with the Boolean operators AND OR a search strategy was developed and applied on December 20, 2022. We also analyzed the metadata of the publications included in the study using Elsevier’s Scival program. Results : Scientific production has increased from 29 in 2017 to 48 in 2022. Most of the articles analyzed had national cooperation (45.2%) and single authorship was presented in a lower proportion (9.6%). The United States (55) is the country with the most publications; in addition, South Korea had the lowest production (10) and lowest weighted impact (FWCI: 0.35). The articles are mainly published in first-quartile journals, such as the Journal of Pain and Symptom Management. The University of Toronto has 71% more citations than expected. Lester David and Dadfar Mahboubeh lead the subject with four published articles each. Conclusion : Thanatology in the field of nursing is a topic that has increased in recent years, and its main means of dissemination are the scientific journals of the Q1 and Q2 quartile. The leading country in this area was the United States, while Brazil was the only Latin American country with institutions among the most productive.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0140,011
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,380 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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