Mapping and Analyzing the Scientific Outcomes in Autism Spectrum Disorder Using Lexical Co-occurrence Approach
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cohesion indicator is one of the scientific mapping tools which uses the most important words in documents to study the conceptual structure of a research area. The purpose of the present study was to analyze the structure of the scientific map of autism outputs through lexical co-occurrence analysis in the Clarivate Analytics Web of Science Database. Methods: This study was conducted using scientometric method. The research population consisted of 14186 autism-related records published between the years 2010 and 2017 at the Clarivate Analytics Web of Science Database. The data were analyzed using social network analysis method. Results: The words “ability, malformations, syndrome, disorder, phenotype, and neurons” were the main vocabulary in the domain of autism spectrum disorder. These words also received the highest score in terms of centrality factors. Furthermore, in terms of macro-indicators, the domain of autism was coherent. In this area, the United States, the United Kingdom, and Canada had produced more records compared to other countries. The universities of California, London, and Harvard had also been the most productive universities in the international arena. Among Iranian universities, Tehran University of Medical Sciences, Islamic Azad University, and Shahid Beheshti University of Medical Sciences had more publications compared to other universities. Among the top researchers in terms of number of international productions "Zwaigenbaum L.", "Matson JL." and "Gillberg C." and among Iranian researchers "Memari A", "Mashayedi P", and "Ahmadloo M" had the best works. Conclusion: The information extracted from lexical co-occurrence map can help to improve policy-making in scientific fields. In this map, each word or group of words represents a particular area. Therefore, these maps can be used to make efficient decisions regarding resource allocation and distribution. Furthermore, these maps can help researchers get acquainted with new topics and top researchers in each field.
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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 | 0,004 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,053 | 0,044 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».