MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4387771920 · doi:10.1101/2023.10.19.23297267

Health journal coverage of climate change and health: a bibliometric study

2023· preprint· en· W4387771920 sur OpenAlexaboutno aff
Joy Muhia, Melissa L. Rethlefsen, Ben Rossington, Florence Wedmore, Anandita Pattnaik, Richard Smith, Sara Schroter

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublishingBibliometricsSubject (documents)Quarter (Canadian coin)MEDLINEImpact factorMedicineLibrary sciencePolitical scienceHistoryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Objectives To find what proportion of a broad set of health journals have published on climate change and health, how many articles they have published, and when they first published on the subject. Design Bibliometric study. Setting and particbipants We conducted electronic searches in Ovid MEDLINE ALL for articles about climate change and human health published from 1860 to 31 December 2022 in 330 health journals. There were no limits by language or publication type. Results were independently screened by two raters for article eligibility. Results After screening there were 2932 eligible articles published across 253 of the 330 journals between 1947 and 2022; most (2795/2932; 95%) were published in English. A few journals published articles in the early 90s, but there has been a rapid increase since about 2006. We were unable to categorise the types of publication but estimate that fewer than half are research papers. While articles were published in journals in 39 countries, two-thirds (1929/2932; 66%) were published in a journal published in the UK or the US. Almost a quarter (77/330; 23%) of the journals published no eligible articles, and almost three-quarters (241/330; 73%) published five articles or fewer. The publication of joint editorials in over 200 journals in 2021 and 2022 boosted the number of journals publishing something on climate change and health. A third of the (112/330; 34%) journals in our sample published at least one of the joint editorials, and almost a third of those (32/112; 29%) were publishing on climate change and health for the first time. Conclusions Health journals are rapidly increasing the amount they publish on climate change and health, but despite climate change being the major threat to global health many journals had until recently published little or nothing. A joint editorial published in multiple journals increased coverage, and for many journals it was the first thing they published on climate change and health. Strengths and limitations of this study We looked at coverage of climate change at both the article and journal level from 1860 to 2022; previous bibliometric studies have analysed results only at the article level and in restricted time periods Two independent raters screened the title and abstract (where available) of every article identified by the MEDLINE search to assess eligibility Journals not currently indexed in MEDLINE had to be excluded as hand searching was not feasible for such a large sample of journals It’s important to be cautious in generalising to all health journals from our sample Our study included analysis of an intervention (publication of the joint editorials in multiple journals) to increase coverage on climate change and health in health journals.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,138
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,138
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,1370,189
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,311
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,107 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuemedRxiv→Même sujetClimate Change and Health Impacts→Travaux en français237 207→