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Enregistrement W4415999017 · doi:10.1590/1980-265x-tce-2024-0326en

TEXTO & CONTEXTO ENFERMAGEM JOURNAL: A BIBLIOMETRIC STUDY

2025· article· W4415999017 sur OpenAlexaboutno aff
Dalva Cézar da Silva, Marinalda Boneli da Silva, Elisiane Lorenzini

Notice bibliographique

RevueTexto & Contexto - Enfermagem · 2025
Typearticle
Langue
DomaineComputer Science
ThématiqueHealthcare during COVID-19 Pandemic
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBibliometricsContext (archaeology)RigourDescriptive statisticsVisibilityInternational comparisons

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Objective: To analyze scientific production of Texto & Contexto Enfermagem journal available on Scopus. Method: This is a bibliometric study, with a search carried out in November 2024, using the ISSN “0104-0707”. Descriptive statistics were applied using the bibliometrix R software and the Biblioshiny application. Results: A total of 2,038 papers were indexed between 2009 and 2024, with a predominance of original articles (1,882; 92.3%) and 90 (4.4%) literature reviews. Brazil produced the largest number (1,864; 91.5%), followed by Portugal, Canada and the United States of America. The most frequent keywords were “Nursing”, “Nursing Care”, “Primary Health Care”, “Family” and “Patient Safety”. A total of 5,418 authors were identified, with an average of 4.5 per document and international co-authorship of 16.7%. Cite Score increased from 0.5 in 2011 to 1.8 in 2023. The most cited articles were theoretical-methodological, evidencing that methodological rigor is essential to drive scientific and technological progress. Conclusion: The growth and visibility of scientific production of Texto & Contexto Enfermagem journal, which comes from university institutions, at national and international level, was identified. There is a wide range of topics and the authors have formed international collaboration networks.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie, Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,758
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0820,136
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0130,007
Intégrité de la recherche0,0020,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,007

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.

Tête enseignante Opus0,583
Tête enseignante GPT0,547
Écart entre enseignants0,036 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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