TEXTO & CONTEXTO ENFERMAGEM JOURNAL: A BIBLIOMETRIC STUDY
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,019 | 0,115 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,184 | 0,233 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».