Mapping The Structure Nose Surgery Discipline In Science Citation Index (Sci) During The Period Of 1999-2012
Notice bibliographique
Résumé
Aim: Scientometric studies are among the most effective methods for evaluating the status of scientific outcomes. These studies are considered as the most practical methods for evaluating the scientific production of countries, individuals and organizations. Using the Web of Science (WoS), the present study aimed to Mapping the structure Nose Surgery discipline in Science Citation Index (SCI) During the Period of 1999-2012 Method: This study is a descriptive-analytical research which was conducted using the scientometric indices. All materials produced in the field of nasal surgery, with 2282 scientific records, were reviewed on the Web of Science database. The analysis was done using the softwares of HistCite, VOSviewer, and Exel and finally, a map of science-based on the nasal surgery field was drawn. Findings and Conclusion: The United States accounted for the 870 records and 38.124% of the total documents; Turkey with 259 records and 11.350% of the total number of documents was in the second rank of the scientific production in this field. Iran was placed in the 9th rank with regard to the production of documents on the nasal surgery with 53 records and 2.322% of the total documents. Most of the materials are in the form of papers which include 1732 records (71%). The University of Texas was ranked in the first position with 96 records (4.207%). Authors from the US had the highest level of collaboration with the authors of other countries, followed by the authors from Germany, England, Australia, and Canada. Keywords: Mapping of Science, Nose Surgery, Science Citation Index (SCI)
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,034 | 0,055 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».