Research at the intersection of Traditional, Complementary, and Integrative Medicine and Artificial Intelligence: A protocol for a bibliometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Background: Traditional, Complementary, and Integrative Medicine (TCIM) describes a broad collection of medical interventions, practices, and belief systems that fall outside the purview of conventional medicine. Accompanying the recent growth of TCIM research productivity, Artificial Intelligence (AI) technologies have increasingly impacted areas of biomedical research, including diagnosis, treatment planning, and drug discovery. Despite the applicability of AI to TCIM research, the intersection of these topics remains underexplored. Methods: A search string encompassing terms related to TCIM and AI will be run on MEDLINE, with no restrictions by date, language, or publication type. Retrieved MEDLINE records will subsequently be used as the source for Digital Object Identifier citation searches in Scopus. No manual cleaning of MEDLINE or Scopus records will be performed, given the comprehensive search strategy and the complexities of defining the TCIM scope. The following bibliometric data will be collected: number of publications (including total publications and publications per year), open access status, subject area, document type, publication stage, publications per journal, author affiliations, funding sponsors, publication country, source type, and publication language. Performance analysis indicators (e.g., citations and publications) will be identified and presented. Bibliometric network maps will be visualized using VOSviewer, with thematic clusters identified and presented. Conclusions: This bibliometric analysis study will provide insights into research productivity at the intersection of TCIM and AI, informing future research directions and policy development.
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 | 0,175 | 0,279 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,053 | 0,066 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,012 |
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 ».