Medicina clinică este de departe cel mai mare domeniu din lista Stanford-Elsevier de top 2% din 2026: 76.155 din cei 249.310 autori enumerați, 31%, îl au ca domeniu principal, mai mult decât următoarele trei din cele 20 de domenii combinate. Am vrut să știu unde lucrează acei oameni de știință și dacă clasamentul țărilor arată în continuare la fel odată ce întrebi câți oameni are fiecare țară.
Datele sunt baza de date cu autori la nivel științific a lui John Ioannidis, construită cu Elsevier de la Scopus (Ioannidis, JPA (2026), „Actualizare de date august 2026 pentru „Baze de date actualizate pentru autori la nivel științific de indicatori de citare standardizate””, Mendeley Data, v9, doi:10.17632/btchxktzyw).-NC, licențiat CC.09. Un autor este listat dacă se clasează în primele 100.000 după un scor de citare compus sau în primele 2% din subdomeniul său principal. Folosesc tabelul pentru un singur an, care punctează citările primite în 2025. Fiecare rând conține un câmp principal din clasificarea Science-Metrix (sm-field) și țara celei mai recente instituții a autorului (cntry).
Găsiți un om de știință sau o instituție de top: Dacă preferați să omiteți tutorialul și să vă găsiți propriul nume sau instituție, topcitedscientists.com are întreaga listă din 2026: căutați un om de știință după nume sau vedeți instituțiile clasate după numărul lor de oameni de știință cei mai citați.
Cum număr cei mai buni 2% oameni de știință din Stanford-Elsevier în funcție de țară în R?
Descărcați tabelul de autor pentru un singur an din Mendeley Data, citiți-l Data foaie cu readxl, completați țările goale din top_cntry_career coloană, apoi filtrează sm-field şi count() tarile. Acest bloc rulează singur cu readxl 1.5.0 și tidyverse 2.0.0 pe R 4.6.1. Fișierul are aproximativ 100 MB, așa că crește mai întâi timpul de expirare a descărcării:
library(tidyverse)
library(readxl)
url <- "https://data.mendeley.com/public-files/datasets/btchxktzyw/files/a517a94c-3fb0-4cee-b97f-f2d476df66f0/file_downloaded"
file <- "Table_1_Authors_singleyr_2025_pubs_since_1788_wopp_extracted_202608.xlsx"
options(timeout = 600)
if (!file.exists(file)) {
download.file(url, file, mode = "wb")
}
authors <- read_excel(file, sheet = "Data") |>
mutate(
filled = is.na(cntry),
cntry = coalesce(cntry, str_to_lower(top_cntry_career))
)
clinical <- authors |>
filter(`sm-field` == "Clinical Medicine") |>
count(cntry, sort = TRUE) |>
mutate(share = n / sum(n))
clinical
## # A tibble: 147 × 3
## cntry n share
##
## 1 usa 28458 0.374
## 2 gbr 6303 0.0828
## 3 chn 3924 0.0515
## 4 deu 3770 0.0495
## 5 ita 3710 0.0487
## 6 can 3140 0.0412
## 7 aus 2943 0.0386
## 8 fra 2120 0.0278
## 9 jpn 2074 0.0272
## 10 nld 1955 0.0257
## # ℹ 137 more rows
Trei detalii din acel cod contează. download.file() renunță după 60 de secunde în mod implicit, pe care o conexiune lentă o atinge cu mult înainte de 100 MB. Prima foaie a registrului de lucru este o cheie de coloană, deci read_excel(file) fără sheet = returnează în liniște cele 53 de rânduri de definiții în locul datelor. Iar 169 de autori au nr cntry77 dintre ei în medicină clinică, cel mai mult din orice domeniu; ale setului de date top_cntry_career coloana (țara care apare cel mai des pe hârtiile lor) le umple, iar cele filled coloana păstrează o înregistrare a rândurilor care au fost modificate. Asta mută SUA de la 28.424 la 28.458.
Statele Unite au 28.458 dintre cei mai citați oameni de știință din domeniu, 37,4%. Urmează Regatul Unit cu 6.303, apoi China (3.924), Germania (3.770) și Italia (3.710). Acești cinci dețin 61% din domeniu, iar 146 de țări au cel puțin un autor listat.
Postări similare pe DataScience+:
Per rezident, Elveția și Danemarca conduc
O numărare brută măsoară în principal cât de mare este sistemul de cercetare al unei țări. Împărțirea în funcție de populație pune o întrebare diferită: cât de dens este fondul țării de clinicieni și cercetători medicali foarte citați. Iau populația din 2024 din API-ul Băncii Mondiale (indicator SP.POP.TOTLJSON fără cheie) și păstrați țările cu cel puțin un milion de rezidenți:
wb <- jsonlite::fromJSON(paste0(
"https://api.worldbank.org/v2/country/all/indicator/",
"SP.POP.TOTL?date=2024&format=json&per_page=400"
))
population <- wb((2)) |>
as_tibble() |>
transmute(
cntry = str_to_lower(countryiso3code),
country = country$value,
pop = value
) |>
filter(cntry != "")
per_million <- clinical |>
inner_join(population, by = "cntry") |>
filter(pop >= 1e6) |>
mutate(per_million = n / pop * 1e6) |>
arrange(desc(per_million))
per_million |> select(country, n, per_million) |> head(8)
## # A tibble: 8 × 3
## country n per_million
##
## 1 Switzerland 1345 149.
## 2 Denmark 820 137.
## 3 Netherlands 1955 109.
## 4 Australia 2943 108.
## 5 Sweden 1028 97.3
## 6 United Kingdom 6303 91.0
## 7 United States 28458 83.7
## 8 Canada 3140 76.1
Elveția are 149 de oameni de știință în medicină clinică cei mai citați la un milion de rezidenți și Danemarca 137, față de 84 în Statele Unite, care ocupă locul 7 pe rezident după Țările de Jos, Australia, Suedia și Regatul Unit. China este 2,8 la milion, iar India 0,9. Cuvântul contează: fără el, cei trei autori enumerați ai Monaco l-ar clasa printre lideri. Taiwan (428 de autori) iese din acest tabel deoarece Banca Mondială nu își publică populația.
Numărul unei țări reflectă, de asemenea, amestecul de domenii
China ocupă locul al doilea în întreaga listă, cu 37.204 autori enumerați în toate domeniile, dar doar al treilea în medicina clinică. Motivul este la ce lucrează cei mai citați oameni de știință ai săi:
field_mix <- authors |>
summarise(
listed = n(),
clinical = mean(`sm-field` == "Clinical Medicine"),
.by = cntry
) |>
arrange(desc(listed))
field_mix |> head(5)
## # A tibble: 5 × 3
## cntry listed clinical
##
## 1 usa 73722 0.386
## 2 chn 37204 0.105
## 3 gbr 18320 0.344
## 4 deu 10942 0.345
## 5 aus 8974 0.328
Medicina clinică este principalul domeniu al 39% dintre autorii listați din SUA și 34% dintre cei britanici, față de 31% în întreaga listă și 11% în China, unde cel mai mare domeniu este Enabling & Strategic Technologies (8.807 autori). Așadar, un clasament pe țară spune la fel de mult despre unde merge efortul de cercetare al unei țări, cât și despre cât de puternic este acesta în acel domeniu.
Două avertismente călătoresc cu fiecare număr aici. Lista numără citările, nu calitatea, iar autorii setului de date avertizează împotriva citirii acesteia ca dovadă absolută a excelenței. Şi cntry este locul unde lucrează un autor acum, nu naționalitatea sau locul unde s-a format.
Acest articol a fost publicat pentru prima dată pe DataScience+, o comunitate de autori de tutoriale R și Python. Aveți o tehnică de știință a datelor care merită împărtășită? Scrieți pentru noi – nu este necesară prezentarea.
