The value of multicenter collaboration in Gynecologic Oncology research
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Canadian gynecological oncology (GYNONC) is constantly evolving. We aim to study the patterns in Canadian GYNONC research using a systematic search approach and bibliometric analysis. EVIDENCE ACQUISITION: We used Web of Science to identify all relevant publications in the field of GYNONC by Canadian. We analyzed bibliometric data obtained from the iCite database. Publications were evaluated for specific characteristics including the province of all co-authors. We compared bibliometric metrics among provinces. EVIDENCE SYNTHESIS: Overall, 1511 publications, published in 138 different journals during 1973-2022 were analyzed. Of those, 23.5% (N.=355) were of interprovincial origin. Interprovincial publications were constantly increasing, now reaching 34.1%. Publications of interprovincial setting had higher RCR, CPY, FCR and NIH percentile scores when compared to any single province (P=0.009, P>0.001, P<0.001, and P<0.001, respectively). The proportion of publications in high impact factor journals were higher in the interprovincial setting: 35 (9.9%) vs. 48 (4.2%), P<0.001. Excluding the interprovincial publications there were 1156 publications. Half of the publications were authored by authors from Ontario (N.=587, 50.6%), 278 (24.1%) by authors from Quebec, and 161 (14.0%) by authors from British Columbia. The mean FCR was higher in British Columbia as compared to Ontario, Quebec and Manitoba (6.0±2.1 vs. 5.3±2.1, 5.3±1.5, and 4.1±3.0 respectively; P=0.006, P=0.034, and 0.037, respectively). Only Ontario, Quebec, British Columbia and Alberta had publications in high impact factor journals, with similar rate (P=0.806). CONCLUSIONS: Interprovincial publications have the highest citation metrics in all domains. This underscores the importance of collaboration for the purpose of impactful research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Métarecherche Domaine: Méthodes · Genre: Commentaire Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Commentaire Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».