Características de la producción científica mundial por covid-19 sobre la práctica de la lactancia materna exclusiva: análisis bibliométrico en Scopus (2019-2020)
Notice bibliographique
Résumé
Antecedentes: El objetivo de este estudio fue determinar las características de la producción científica con relación a la lactancia materna exclusiva durante la pandemia causada por la COVID-19, con la finalidad de promover la producción científica. Métodos: Se utilizó la base de datos Scopus para extraer los metadatos más relevantes. Los datos fueron exportados a Microsoft Excel para ser presentados en tablas. Se extrajeron datos sobre el número de documentos y citas de los países, instituciones públicas y privadas, métricas de las revistas, autores más productivos y patrones de colaboración. Se realizo una actualización de base de datos hasta el año 2023 para abarcar el periodo completo de la pandemia. Resultados: Se obtuvo un total de 1894 documentos de la base de datos Scopus y se excluyó 349 documentos. El pico de publicaciones se encontró en el año 2022. Asimismo, la mayor cantidad de publicaciones se encontraron en el Q1 en los años 2020 hasta el 2023. De igual forma se contó con mayor colaboración nacional (44.3%) y número de citas (n=10970). Entre las universidades que realizaron publicaciones científicas sobre el tema, la Universidad de Harvard (E.E.U.U.) quien lideró en número de publicaciones científicas según el top 10 de instituciones (n=39), pero la Universidad de Toronto (Canadá) tuvo mayor impacto (n=11.60). En la revisión según producción de artículos Breastfeeding Medicine, se posicionó en el primer lugar con un total de 36 publicaciones. Sin embargo, International Journal of Environmental Research and Public Health, pese a su posición en el cuarto lugar del Top 10, tuvo un mayor impacto de citas (n=500). Según el índice de productividad en la categoría del top 10 de autores más productivos, Zöllkau, Janine fue quien más resaltó; por otra parte, el autor Mosca es quien presenta un mayor h-index (n=59)…
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 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 | 0,019 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,063 | 0,118 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».