Science mapping of COVID-19 contributions in primary health care by OECD countries: A machine learning approach
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Our study comprehensively assesses how Canada and Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD) countries have supported researchers, research institutes and their scientific productivity in primary health care (PHC), one of the areas most affected by COVID-19. Method: We analyzed research contributions among OECD countries and assessed their scientific productivity during COVID-19 using bibliometric methods and machine learning techniques. Our analysis includes co-authorship networks, funding patterns, co-citation analysis, thematic mapping, factor analysis, and topic modeling through latent Dirichlet allocation. Results: This study analyzes 1061 articles and review papers involving 5765 researchers from OECD countries. PHC systems played a crucial role in the global response to SARS-CoV2 but faced significant challenges. Canada ranks third in PHC research output and forth in COVID-19 research among OECD nations. The findings reveal Canada's strong collaborative ties with countries such as the USA, UK, and Australia. However, disparities in PHC scientific productivity across OECD countries remain, with some nations showing minimal progress. Conclusions: Our study highlights the importance of academic collaboration in addressing pandemic-related crises. The study recommends enhancing international collaboration, led by countries such as Canada, the USA, and the UK, to strengthen PHC systems during global health crises. It is deemed necessary to include experts and academics from the field of PHC in such structures. It also emphasizes the need for academic journals to improve transparency in funding sources through automated extraction of bibliometric data from platforms such as Web of Science and Scopus, which is crucial for shaping future health and education policies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | low |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».