Emerging research trends In MERS: A Scientometric study of Top 5 Countries
Notice bibliographique
Résumé
Middle East respiratory syndrome (MERS), also known as camel flu, is a viral respiratory infection caused by the MERS-corona virus (MERS-CoV). Symptoms may range from mild to severe. They include fever, cough, diarrhea, and shortness of breath. Disease is typically more severe in those with other health problems. The Previous literature on the subject is very important for that; and the study of this literature is important on the point of view of the researchers. Mine paper focused on top 05 countries literatures on MERS. The collected data of top 05 countries will be analysed by different scientometrics techniques and parameters. The data was collected on the Pubmed Database in the period of 1991 to 2015 about the number of author’s literature of countries on MERS. The total number of authors was 29136 of that literature and top 05 countries were produce lot of literature on MERS i.e. United states, England, Netherlands, Canada and Germany respectively. The total no. of 4374 documents literatures was produced during the study period.
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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 | 0,008 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,105 | 0,152 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».