Brazilian oral medicine and oral pathology: international scientific collaborations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research in Oral Medicine (OM) and Oral Pathology (OP) in Brazil has experienced remarkable growth, gaining international recognition. However, no analysis has evaluated the patterns of evolution of international partnerships and their role in advancing Brazilian research in these areas. This study analyzed collaborations between Brazilian and international researchers in OP/OM. MATERIAL AND METHODS: A bibliometric cross-sectional survey was conducted using data from Brazilian researchers in OP/OM, identified through the Brazilian Society of Stomatology and Maxillofacial Pathology. Researchers' curriculum on the Lattes platform were analyzed, and data on publications, citations, co-authorships, affiliations, and journals were collected from the Scopus database, focusing on international collaborations. Bibliometric analyses were performed using the Bibliometrix tool in R Studio and VOSviewer software. Statistical trends between decades were compared using the Kruskal-Wallis test. RESULTS: The sample included 229 researchers, most females (61.6%), affiliated with public institutions (78.9%), and with a mean time since achieving the PhD of 15.27 years. Almost half of the researchers (43.2%) had postdoctoral training, and among them 43.4% completed it abroad, mainly in the United States (USA), Canada, and the United Kingdom (UK). A total of 2,027 articles were analyzed, revealing a 10.53% annual growth in publications. The number of international collaborations significantly increased over decades (p < 0.001), with USA, UK, India, and Italy being the leading partners. Collaborative publications showed a significant rise in citations (42.61 per paper), mainly in high-impact journals. CONCLUSIONS: A steady increase in international collaborations in OP/OM was identified, especially with the USA and the UK. These partnerships have increased citations and publications in high-impact journals, which highlights their benefit and importance for research in these areas.
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 | 0,012 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,033 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».