The History of Optometry Journals from a Bibliometric Perspective
Notice bibliographique
Résumé
The rich history of optometric journal publications has been well documented, but the scientific impact of all optometry journals over all time has not been published. This work aims to determine the most impactful papers, authors, institutions and countries publishing in optometry journals. A h-index for “optometry journal publications” (the “hOJP-index”) was derived for each constituent of each category to serve as a measure of impact. The hOJP-index for the 34,565 papers published in all optometry journals is 136; these papers have been cited 294,239 times. Optometry and Vision Science is the most impactful and prolific journal (hOJP=118; n=13,095 papers). The most highly cited paper, by Richard Armstrong, is entitled “When to use the Bonferroni correction” (1,172 citations). Australian optometrist Nathan Efron is the most impactful and prolific author (hOJP=41; n=273). UNSW Sydney and the University of California, Berkeley are the most impactful institutions (both hOJP=58), and UNSW Sydney is the most prolific (n=963). The most impactful and prolific nation is the United States (hOJP=109; n=12,050). This quantitative bibliometric analysis demonstrates an impactful optometric research base enshrined in optometry journals.
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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 | 0,008 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,081 | 0,172 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».