Análise cientométrica sobre a produção científica em meditação nos periódicos da Medicina
Bibliographic record
Abstract
O estudo tem como objetivo geral analisar a inserção do tema Meditação no núcleo de periódicos científicos da área médica, referentes a cinco países (Estados Unidos; Reino Unido (SCOPUS) e Inglaterra (Web of Science); Índia; Austrália; e Canadá) que lideram o ranking dessa produção científica, que se encontra indexada nas bases Web of Science e SCOPUS. Trata-se de um estudo cientométrico, descritivo, de abordagem quantitativa. O recorte temporal refere-se ao período de 2009 a 2018. A pesquisa analisou o núcleo de periódicos científicos com relação: ao impacto; à procedência; a categoria de assuntos; e identificação dos 15 títulos que mais publicaram sobre o tema. O resultado da pesquisa mostrou que esse núcleo é constituído por periódicos classificados em diversos assuntos da área médica, em ambas as bases. As especialidades que se destacaram foram: a Neurologia (Web of Science) e a Psiquiatria (SCOPUS). Em referência ao impacto verificou-se que a maioria dos títulos é de alto impacto e de procedência de países da América do Norte e Europa. Acredita-se que esse estudo possa contribuir ao revelar padrões de comportamento, por meio dos estudos métricos, a respeito do canal formal utilizado por essa comunidade científica para publicar seus resultados de pesquisa.
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 | 0.046 | 0.213 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.088 | 0.126 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".