ANÁLISE DA PRODUÇÃO CIENTÍFICA INTERNACIONAL SOBRE TECNOLOGIAS PARA HEMORRAGIA PÓS-PARTO
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: analisar bibliometricamente as produções científicas internacionais sobre as tecnologias usadas para a hemorragia pós-parto, disponível na base de dados Web of Science. Método: estudo bibliométrico, com abordagem quantitativa. Organizou-se estratégias de busca com termos do vocabulário Medical Subject Headings. Incluindo todas as publicações disponível até agosto de 2021. Foi realizado análise estatística descritiva simples para posteriormente a aplicação das leis de Lotka, Bradford e Zipf. Para construção dos mapas, utilizou-se o software VOSviewer. Resultados: foram encontrados 1.439 artigos. Evidenciou-se que os principais países com mais publicações a respeito da temática abordada foram o Estados Unidos, China, Japão, Inglaterra e Canadá. Em relação às afiliações desses artigos, sobressaíram Universidade da Califórnia, Universidade de Harvard, Universidade de Toronto, Assistência Pública-Hospitais de Paris e a Universidade de Londres. Os idiomas foram o Inglês, Francês, Alemão, Espanhol, Português e Húngaro. Conclusões: essa pesquisa bibliométrica permitiu avaliar a produção científica e a disseminação do conhecimento sobre tecnologias para a hemorragia pós-parto. Reconhece-se que essa área é ampla, heterogênea e que está em crescimento. As leis bibliométricas empregadas facilitaram a visualização dos principais autores, revistas e as palavras-chave utilizadas pelos autores.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.006 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".