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Enregistrement W6989775027

Can U B A Can Writer? Child Abuse and Neglect: Identikit of the Model Author

2006· article· en· W6989775027 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueResearch Padua Archive (University of Padua) · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeglectTheme (computing)CitationPublicationChild abuseScientific literatureBibliometricsPhrase
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Child Abuse and Neglect (CAN) represents a relatively young theme in the world of research. However, more than 50 000 manuscripts dealing with it have been published since its birth, classically considered the Kempe’s paper, “The battered child syndrome”, published in 1962. Such an amount of papers has allowed the blooming of knowledge, and more and more people got involved in understanding the phenomenon. In the last few years, a decrease is observed in the interest this issue is able to evoke in the scientific community (measurable in the progressively lower number of manuscripts published). Identification of model contributors and estimation of prevalence of group and corporate authorship could represent a good tool to understand how to enhance the number of publications, considered as the currency of academic research. Objective: Aim of the present study is to draw an identikit of the model researcher involved in investigating the issue of child abuse and neglect. Method: A retrospective bibliometric analysis was carried out, utilizing the search engine of NIH, PubMed. The last 10-year literature (1995-2004) was explored and the quoted phrase “Child Abuse” was searched in all available manuscripts. Starting from retrieved papers, information on authors was collected. Particular attention was paid to affiliation, country of origin, preferences shown on country of publication, tendency to publish in groups or corporate authorships. Starting from the Web of Science, 50 most prolific investigators were studied for the number of citation they showed. A descriptive analysis was performed. Results: The bibliographic research retrieved 7369 articles, with a total “horde” of 19075 authors. The main characteristic of average investigator is utilizing English as language of transmission of his/her knowledge (92.4%) and write alone (38% of manuscripts have a single author; mean 2.6 authors per paper, range 0-26; SD of 2). Moreover, the model researcher seems to look for journals published in English speaking countries. In fact, top five countries of publication are the US, the UK, Germany, Australia and Canada (85.8% English speaking, 2.9% German speaking). The trend is to choose traditional journals (or traditional plus e-publishing journals), instead of stand-alone e-publications (99.9% vs 0.1%). Authors show another clear tendency, i.e. to publish in their own homeland, or in a country with whom there is an historical of geographical cooperation (for example Canada and the US, India and England or Japan and Australia). Looking to the most prolific authors, the 1st one have published, during the considered interval period, 41 manuscripts creating his own CV starting moving on the “chessboard” of author’s position during years: 1st author in 10 manuscripts with 60% after 2001, and 2nd author in 23 manuscripts with 50% published after 2001. Further result on most cited authors will follow. Conclusion: CAN seems to be an hot topic for single-author: in fact the at-a-glance picture of the published manuscripts in the considered interval period strongly highlight the scarce frequency of corporate authorships, and much more than multidisciplinary teams. A number of reflections on most prolific authors and leading investigators working-in-the-field can be drawn. The study has pointed out that both being able to speak in English and coming form the US increase the probability to be able to publish a paper on CAN. Is it a choice of authors or a protectionist policy of publishers?

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0180,037
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,260 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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