Scoping study of research trends on Nili Ravi buffalo applying scientometric analysis and network visualization
Notice bibliographique
Résumé
The study elucidates scientometric analysis of published scientific communications on Nili Ravi buffalo in journal(s) for having an appraisal of status-quo of the research and scientific activities. Metadata of 383 articles retrieved from Scopus were analysed to identify the most productive author(s), institution(s) vis-a-vis countries and to ascertain their collaboration trends. Keyword based analysis was performed to provide an overview of the strength areas of research on Nili Ravi for better comprehension. The results revealed that the research efforts on Nili Ravi were discernible after the year 2005. All except 1.30% articles have been an outcome of the collaborative authorship. There were only few productive authors with ≥10 records, but others contributed on the subject occasionally. Nearly 90% of the articles have been contributed by Pakistan and its' authors have worked in close collaboration with scientists from United Kingdom, United States of America, China, Canada, and South Korea. They also have conjoint symbiosis on academic/research endavours on Nili Ravi with experts from Austria, Netherlands, India, Germany, Italy, and Australia. Twelve leading institutions contributed to ≥10 articles. Publication outcome of the Animal Sciences Institute, National Agricultural Research Centre, Islamabad, Pakistan; Pir Mehr Ali Shah Arid Agriculture University, Rawalpindi, Pakistan; University of Gujrat, Gujrat, Pakistan and Semen Production Unit, Qadirabad, Sahiwal, Pakistan has higher Relative Citation Impact (RCI), making it obvious that their publication(s) have wider acceptance amongst scientific populace. Most productive vis-à-vis impactful journals publishing articles on Nili Ravi have also been identified.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,009 |
| 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) | 0,001 | 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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».