Bibliometric analysis of rheumatology research in the Arab countries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The Arab world has seen an increase in the burden of musculoskeletal diseases. No bibliometric studies have characterized rheumatology research in the Arab world. This study evaluates the productivity and impact of rheumatology research in the Arab world. Methods We searched the Web of Science Core Collection for rheumatology publications, from 1976 to 2014, for each of the Arab League (AL) countries, North America, Europe and Asia. For the AL countries, the overall trend of publications and citations was analyzed, while considering the paper type and collaborations. Results The AL countries published 944 rheumatology papers over the period studied. The number of publications increased by a factor of 2.77 (95 % CI, 2.75–2.78) each decade, and citations increased by a factor of 2.36 (95 % CI, 0.96–5.82). The absolute number of papers included in the top-10 rheumatology journals remained constant but the proportion decreased. Papers involving collaboration among AL countries were found to increase over time. Conclusions Overall, the AL countries lag in research productivity and impact compared to other regions. Three countries are responsible for the majority of publications, while four countries receive the majority of citations.
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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 | 0,009 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,122 | 0,172 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 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) | 0,004 | 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 ».