Evaluating the Scientific Collaborations among Type-1 Medical Sciences Universities at National and International Levels Based on Indexed Documents in ISI Web of Knowledge During 2004-2008
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To investigate the scientific collaborations (for the papers indexed in ISI web of knowledge) among researchers from type-1 universities of medical sciences during 2004-2008, the present study was conducted. Methodology: Webometrics based upon the co-authorship index was used. The population under study included the Tehran, Shahid Beheshti, Iran, Shiraz, Isfahan, Mashhad, Tabriz, JondiShapour (Ahvaz) and Kerman Universities of Medical Sciences. To collect data, all documents related to each of these universities were initially retrieved from the ISI web of knowledge database. Then the statistical methods of abundance distribution and abundance percentage in form of table and graph, and Spearman’s correlation coefficient for analysis of the relations among the variables were used. Findings: Considering the results, highest ratio of national scientific collaborations to total scientific publications with descending order was assigned to the Kerman, Iran, and Shahid Beheshti Universities of Medical Sciences. Most international scientific collaborations were made with researchers from the US, UK, and Canada. Pharmacology and pharmacy were the fields with highest rate of scientific collaboration, both at national and international levels. Results of Pearson’s correlation test indicate a significant relationship between scientific publications of the universities and their national scientific collaborations, between scientific publications of the universities and their international scientific collaborations, and between their national and international scientific collaborations. Originality/Value: In addition to providing an overview of the status of scientific collaborations among researchers in type-1 universities of medical sciences, the present study has identified the fields which have received attention from researchers in their scientific collaborations.
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 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 | 0,010 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,043 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».