Bibliometric analysis of global gonorrhea research
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study offers a systematic and comprehensive picture of the field, which researchers may use to assess the characteristics of articles involving Neisseria gonorrhoeae. MATERIALS AND METHODS: In the current bibliometric analysis study, the Web of Science (WoS; formerly Web of Knowledge) database was used to accomplish the objective of the study. The keywords “Neisseria gonorrhoeae” “gonorrhoeae” or “N. gonorrhoeae” or “gonorrhea” were used in the search, using “title” as the search item. The article category was referred to as the document type in this study. RESULTS: In the WOS database, 4,250 articles were retrieved for the entire study period. Most of the articles were published between the years 2010-2019 (27.506%). The articles were from 84 different study areas. Most of them from Microbiology (n= 1829, 43.035%), Infectious Diseases (n=1664, 39.153%) and Immunology (n=793, 18.659%) areas. The top-ranked country was the United State of America (USA) (n=1931, 45.435%) in this field. Also, England, Canada, Sweeden, and Australia were the most productive countries on this topic. Turkey ranked 46th. 4,250 articles were cited 106,469 times, H index average per item was 117. The number of citations increased over the years. CONCLUSIONS: Our findings revealed that current research on the subject of gonorrhea has increased dramatically, as expected, and has covered a wide range of specialties. With a focus on the USA, American and European institutions are by far the most influential regions of the globe in terms of study in this 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 | 0,018 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,192 | 0,243 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
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 ».