Produção brasileira em periódicos psiquiátricos de alto fator de impacto em 2005
Bibliographic record
Abstract
OBJETIVO: Avaliar a produção científica brasileira, no ano de 2005, nas 20 revistas de psiquiatria com maior fator de impacto (FI) segundo o Journal of Citation Report (JCR), 2004. MÉTODOS: Do total de 90 periódicos com FI variando de 11,207 até 0,13, selecionamos todos os artigos dos periódicos com FI acima do percentil 75 (n = 20). Avaliamos, entre esses artigos, quantos apresentavam pelo menos um autor brasileiro, quantos eram compostos por equipe exclusivamente brasileira ou tinham pelo menos o primeiro autor e/ou o autor sênior filiado à instituição nacional. Avaliamos também a respectiva distribuição das publicações por estados de acordo com a instituição de filiação do(s) autor(es). RESULTADOS: Entre 4.859 artigos avaliados, 54 (1,11%) tinham pelo menos um autor com afiliação a instituição brasileira e 22 tinham autor sênior brasileiro, excluindo-se as 32 publicações compostas exclusivamente por pesquisadores brasileiros. Ao se determinar a distribuição, por estados, da instituição de pesquisa à qual está(ão) vinculado(s) o(s) autor(res) brasileiro(s), São Paulo, com 34 publicações (55,73%), ficou na primeira posição, com predominância absoluta do eixo Sudeste-Sul (96,72%). CONCLUSÃO: Apesar de as publicações brasileiras em psiquiatria terem apresentado aparente crescimento quantitativo e qualitativo, a produção científica da área é ainda pequena e altamente concentrada em alguns poucos estados.
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 | 0.008 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.014 | 0.015 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| 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".