Statistical evaluation of scientific publications in dentistry in America, in the last 25 years
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Scientific publications in dentistry are of interest to know the advances that occur in this area of knowledge, in order to implement them for the good of the community. Objective: To compare the scientific production and the number of citations among American countries, related to the area of dentistry in the last twenty-five years. Methods: The information was extracted from the Scimago Journal & Country Rank portal, the variables evaluated were: total number of documents, cited documents, citations, self-citations, citations per document and h-index. The statistical methods used for data processing were: MANOVA multivariate analysis of variance, multidimensional canonical contrast test, and frequency statistics. Results: A significant statistical difference was detected between nations of the American continent (p<0.05), the United States occupies the first place in the largest number of publications and citations in the time period evaluated, followed by Brazil and Canada, Honduras does not register scientific contribution in the area of dentistry. Conclusion: The topic with the least frequency of publications is oral hygiene, while the miscellany of articles related to various topics in the field of dentistry, are those with the greatest impact both in the number of citations and publications. The areas of periodontics and orthodontics present a similar pattern over time. In general, there is a large gap between the nations of Central and South America with respect to North America.
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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 | 0,018 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,026 | 0,038 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».