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Enregistrement W6910162705 · doi:10.35434/rcmhnaaa.2023.161.1561

Producción científica en Scopus de los institutos de salud especializados públicos de Perú, 2010-2022

2023· article· en· W6910162705 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRevista del Cuerpo Médico Hospital Nacional Almanzor Aguinaga Asenjo · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueScientific Research and Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScopusNova scotiaContext (archaeology)Latin Americans

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objetivo: Evaluar la producción científica de los institutos de salud de Perú en Scopus, 2010-2022. Métodos: Estudio bibliométrico realizado en Scopus durante septiembre del 2022, en 14 institutos de salud especializados públicos de Perú. Incluimos estudios originales que tuvieran al menos un autor de alguno de los institutos. Resultados: Los institutos incluidos publicaron entre 0 y 347 artículos originales (H-index entre 0 y 51). Los institutos de la ciudad de Lima fueron los que tuvieron mayor producción. En los siete institutos con mayor producción, el porcentaje de artículos con autor corresponsal del instituto evaluado varió entre 22.3% y 36.7%, y el porcentaje de estudios que declararon ser financiados por el instituto varió entre 0% y 11.6%. Conclusión: La producción científica de los institutos evaluados fue heterogénea, a predominio de aquellos ubicados en Lima. Los institutos raramente participaron en el financiamiento de los estudios publicados.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,078
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,078
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0630,093
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,270 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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