Progress and Research Trends in Lumpy Skin Disease Based on the Scientometric Assessment – A Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Lumpy skin disease (LSD) has been a significant concern in veterinary medicine since its discovery. Despite decades of research, understanding the full spectrum of this disease remains a challenge. To address this gap, a comprehensive analysis of the existing body of knowledge on LSD is essential. Bibliometric analysis offers a systematic approach towards the mapping of research landscape, identifying key contributors, and uncovering emerging trends in LSD research. Objective: This study aims to conduct a thorough bibliometric analysis spanning from 1947 till the present date in order to map the knowledge domain of LSD. The objective is to gain insights into the global research trends, identify influential contributors, explore collaboration networks, and predict future outlook in LSD research. Method: Data extracted from the Scopus database was used to perform a bibliometric analysis. 341 relevant documents were selected for analysis. Bibliometric indicators, including publication numbers, citation counts, and the h-index, were utilized to assess the comprehensive contributions of nations, organizations, authors, and source titles. Additionally, cooperation networks between countries, organizations, and authors were visualized using the VOSviewer tool. Results: The analysis revealed a significant increase in research output on LSD, with a notable growth rate of 19.26%. Since its discovery in Zambia in 1929, LSD research has grown steadily, with an average annual growth rate of 5.21%. The University of Pretoria and the Federal Centre for Animal Health emerged as the most active institutions and organizations in LSD research. The Journal of Virology was identified as the most cited journal, reflecting its significant impact on the field, and a strong international collaboration was observed between the United Kingdom and South Africa. Conclusion: This study provides valuable insights into the global research landscape of LSD, highlighting key trends, contributors, and collaboration networks. By reviewing decades of research, this analysis enhances our understanding of LSD and serves as a foundation for future research endeavors. The findings of this study will aid researchers in navigating the vast literature on LSD, ultimately contributing to advancements in veterinary medicine and disease management strategies.
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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 | 0,012 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».