Recherche française sur les maladies infectieuses des animaux d’élevage : évolution et comparaison à la recherche mondiale
Bibliographic record
Abstract
Une base de données bibliométrique établie à partir du Web of Science Core collection® a recensé les articles scientifiques publiés entre 2006 et 2013 dans le domaine des maladies infectieuses et zoonotiques des animaux d’élevage, incluant poissons et abeilles ; seules les revues internationales et les articles rédigés en anglais ont été considérés. La production scientifique française de ce domaine, de 400 publications par an environ, représente 4,3 % de la production scientifique mondiale. L'auteur principal de ces articles est d'équipe françcaise dans 60 % des cas, et le nombre de publications augmente de 3 % par an, à comparer à 5 % au niveau mondial. Quarante-quatre pourcents des articles portent sur les ruminants, 20 % sur les volailles, 11 % les poissons, 10 % le porc, 5 % le lapin, 4 % le cheval, 1 % les abeilles, le reste concernant différentes espèces. Le nombre d'articles est en diminution pour le lapin et le cheval, en augmentation pour les volailles, les poissons, le porc et les abeilles ; 44 % des articles portent sur des virus, 31 % sur des bactéries, 22 % sur des parasites, 5 % sur les prions. Cette distribution et les familles d'agents pathogènes étudiés sont très semblables à ce qui est produit au niveau mondial, aves des nuances. Une collaboration internationale est présente dans 62 % des cas et cette proportion augmente progresssivement. Les principaux pays partenaires sont les pays européens limitrophes de la France, aisnsi ques les États-unis et dans une moindre mesure le Canada la Chine et l'afrique du sud..
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.051 | 0.107 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.032 | 0.048 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".