Basic Cancer Research in the UAE
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Like many other fields in the UAE, cancer research showed a significant achievement. Measuring research outcomes is considered a crucial and critical step in evaluating the research impact. In this chapter, we analyzed various indicators that measure the number and impact of cancer research performed within the UAE in the last decades using the PubMed search engine and the Scopus database. Our results showed an exponential increment in cancer-related publications, from only 66 in 2011 to 865 in 2021. The increment in the number of publications was also associated with an improvement in the quality of cancer-related manuscripts, and this is presented as publication in more diverse and high-ranking journals, including PLOS One, Scientific Reports, Molecules, Asian Pacific Journal of Cancer Prevention, Annals of the New York Academy of Sciences, and Lancet. While United Arab Emirates University, the University of Sharjah, and Tawam Hospital were shown to be the top UAE-affiliated institutions, the National Institutes of Health, the National Cancer Institute, the Medical Research Council (MRC), and the US Department of Health and Human Services represent the top international funding bodies and collaborators. In conclusion, our analysis revealed an exponential increase in cancer research productivity, which is also coupled with improvements in the quality and impact of those research activities. This was achieved through investment in research infrastructure, recruitment of experienced researchers, and the establishment of various training programs.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,012 |
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 ».