La recherche francophone en sciences infirmières : une analyse bibliométrique de 2010 à 2024
Bibliographic record
Abstract
Introduction : La langue anglaise est la langue de publication dominante si ce n’est la lingua franca des chercheurs en sciences infirmières. Cette tendance n’a cependant pas empêché l’émergence d’un important corpus d’études en sciences infirmières dont les méthodes, les résultats et les contributions sont rapportés dans diverses langues, dont le français. Or, au vu des critères de rigueur méthodologique qui régissent actuellement la recherche en sciences infirmières, les chercheurs sont fortement incités à inclure les études en langues autres que l'anglais dans le cadre de leurs revues et de littérature. Le but de notre recherche est ainsi d’évaluer la littérature francophone en sciences infirmières au moyen d’une analyse bibliométrique des études publiées dans les revues scientifiques au cours des quinze dernières années. Méthode : Au moyen d'analyses de contenu et de citations de publications scientifiques, cette analyse bibliométrique vise à contextualiser et caractériser la structure et l'évolution thématiques du champ de recherche francophone en sciences infirmières, incluant l’identification des revues et des pays les plus importants. Ainsi, nous cherchons à identifier et cartographier les principaux enjeux de santé abordés en sciences infirmières. Notre méthode d’analyse repose initialement sur une requête dans la base de données Scopus, ciblant les articles en français dans le domaine des soins infirmiers, publiés depuis 2010. Résultats attendus : Étant donné les domaines clés, les enjeux de santé et les écarts de connaissances identifiés dans le corpus de recherche francophone en sciences infirmières, la contribution de notre analyse bibliométrique réside dans l’extension et l’enrichissement du discours relatif aux choix thématiques des chercheurs ainsi qu’aux conséquences de ces choix pour les infirmières œuvrant en enseignement et en pratique clinique.
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
Direct model labels (unvalidated)
Per-model category and study-design labels from the labeling rounds. They are machine output, unvalidated, and the disagreement between models ships as data. No study design here is MEDLINE-validated yet.
| Model arm | Categories | Study design | Confidence |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliometrics Domain: not available · Genre: Empirical About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Observational | low |
| gpt | Bibliometrics Domain: not available · Genre: Empirical About the Canadian research system: no · About a Canadian topic: no | Other design | high |
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 | 0.194 | 0.100 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.063 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.003 |
| Open science | 0.004 | 0.001 |
| Research integrity | 0.004 | 0.012 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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, unvalidatedLabeled directly by 2 models reading the full record.
The models disagree on parts of this classification; every voice is preserved in the section at the end of the page.
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".