Anàlisi bibliomètrica de la recerca en optometria i ciències de la visió a Espanya
Bibliographic record
Abstract
Objectiu: L’objectiu d’aquest treball és esbrinar quins són els principals temes d’interès d’optometria a Espanya. Així com quins són els principals investigadors, en quines revistes publiquen i de quines institucions provenen. Mètode: A partir de la base de dades Scopus, s’ha realitzat una cerca dels optometristes espanyols que tinguin un índex-h superior a 10. Resultats: Un total de 38 optometristes a Espanya tenen un índex-h superior a 10. Aquests índex-h estan entre el 47 i el 10. Només el 24% dels optometristes superen un index-h de 20. Els optometristes han publicat entre 299 i 43 articles. Dels 38 optometristes, 16 són dones; un 42%. Les paraules clau més destacades són: topografia, còrnia, lents de contacte, sensibilitat al contrast, miopia, ull sec i lents intraoculars. Conclusions: Espanya es troba dins dels països on la investigació de la optometria segueix a l’alça; ara bé, encara queda molt per sota respecte altres països com EEUU, Austràlia, UK i Canada. Per altra banda, els temes d’interès de l’optometria espanyola coincideixen amb els principals a nivell internacional. Cal destacar que disposem de molts investigadors que treballen en universitats de la península i que això promou al creixement de la nostra professió. Cal destacar també que molts dels nostres autors publiquen en revistes d’oftalmologia i fora del nostre país. Finalment, l’índex-h és un indicador que pateix alguns desavantatges i probablement hàgim pogut passar per alt algun optometrista de rellevància actual.
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 | 0.009 | 0.045 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.107 | 0.125 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".