Footprint of Emergency Medicine Physicians in Disaster Medicine Publications: A Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Investigating the developments in the ever-growing field of disaster medicine and revealing the scientific trends will make an important contribution to researchers in related fields. This study aims to identify the contributions of emergency medicine physicians (EMPs) and trends in disaster medicine publications. METHODS: The expressions "disaster medicine" or "disaster*" and "medicine*" were searched in the Web of Science (WoS) database. Research and review papers produced by EMPs from 2001 through 2021 were included in the study. Basic descriptive information was assessed such as the number of publications, authors, citations, most active authors, institutions, countries, and journals. In addition, conceptual, intellectual, and social structures were analyzed. RESULTS: were the journals with the highest number of publications and the highest number of citations. The most common keywords used by the authors were "disaster medicine," "emergency medicine," and "disaster/disasters." According to the distribution of the corresponding authors by country, the United States (n = 175), Japan (n = 23), Italy (n = 20), Australia (n = 17), and Canada (n = 17) had the highest number of publications. The institutions that produced the most publications were John Hopkins University (n = 37), Brigham and Women's Hospital (n = 27), George Washington University (n = 25), University Piemonte Orientale (n = 24), and Brown University (n = 22). CONCLUSION: Increasingly, EMPs have contributed to disaster medicine publications over the years. This study can be used as a guide for EMPs and other researchers who want to contribute to the disaster medicine literature.
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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 | 0,010 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,131 | 0,147 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| 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 ».