Évaluation des cartes scientifiques dans la recherche biomédicale

Les cartes scientifiques sont des outils qui aident à visualiser les relations entre différents sujets de recherche basés sur des publications scientifiques. Ces cartes peuvent montrer comment les sujets sont connectés entre eux, mais tous les sujets ne sont pas bien représentés. Notre étude examine l'efficacité de ces cartes pour afficher divers sujets, en particulier dans le domaine de la biomédecine.

#Qu'est-ce que les cartes scientifiques ?

Les cartes scientifiques représentent visuellement les domaines de recherche en regroupant des publications scientifiques liées. Elles peuvent montrer comment différents sujets sont connectés à travers des citations ou le texte des publications. En examinant la structure de ces cartes, les chercheurs peuvent obtenir des insights sur la façon dont les connaissances sont organisées et comment les différents sujets se rapportent les uns aux autres.

#Objectif de l'étude

Le but de cette étude est d'analyser quelles catégories de sujets sont les mieux représentées dans les cartes scientifiques créées à partir de la recherche biomédicale. Nous nous concentrons sur deux façons de relier les documents : les Réseaux de citation, qui comptent combien de fois les documents se réfèrent les uns aux autres, et les réseaux de similarité de texte, qui examinent le contenu des documents. En faisant cela, nous pouvons voir quels types de sujets sont plus efficacement regroupés ensemble dans les cartes.

#Méthodes

Pour évaluer à quel point les différents sujets sont représentés, nous avons utilisé des catégories de sujets établies basées sur un vocabulaire contrôlé appelé MeSH (Medical Subject Headings). Nous avons groupé ces sujets et évalué à quel point ils étaient efficacement regroupés dans les cartes scientifiques.

#Efficacité du regroupement

L'efficacité du regroupement fait référence à la façon dont les documents liés à un sujet spécifique sont regroupés ensemble. Nous avons comparé la façon dont les documents des mêmes sujets apparaissaient dans les réseaux de citation et de similarité de texte.

#Résultats

1. Sujets les mieux représentés : Les sujets qui étaient les mieux représentés dans les cartes incluaient les maladies, la psychologie, l'anatomie, les organismes, et les techniques et équipements utilisés pour les diagnostics et la thérapie.

2. Sujets les moins représentés : Les sujets qui n'étaient pas bien représentés incluaient les sciences naturelles, les sujets géographiques, l'informatique, les soins de santé et les professions.

3. Comparaison des réseaux : Pour les sujets de maladies et d'organismes, les réseaux de similarité de citation avaient tendance à mieux représenter les sujets par rapport aux réseaux de similarité de texte, surtout lorsque les regroupements étaient plus petits.

#Importance de la représentation des sujets

Quand les chercheurs utilisent des cartes scientifiques, ils constatent souvent que les publications liées à un sujet spécifique sont dispersées à travers plusieurs regroupements. Cela peut rendre difficile l'identification des informations pertinentes. En sachant quels sujets sont bien représentés dans une carte, les utilisateurs peuvent naviguer l'information plus efficacement.

#Évaluation des cartes scientifiques

Il y a plusieurs façons d'évaluer la qualité d'une carte scientifique :

1. Évaluation par des experts : Les experts regardent la carte pour voir si elle correspond à leur connaissance du domaine. Cette méthode peut être utile, mais elle conduit souvent à des résultats mitigés, car les experts peuvent être d'accord sur certains aspects tout en n'étant pas d'accord sur d'autres.

2. Propriétés intrinsèques : Cette méthode considère les caractéristiques du processus de regroupement lui-même, comme la similarité en taille des clusters ou leur stabilité d'une analyse à l'autre.

3. Évaluation par la vérité terrain : Cette méthode compare les clusters à un ensemble de documents connus au sein d'un sujet spécifique pour déterminer à quel point ils correspondent.

#Défis dans la compréhension des clusters

Bien que les cartes scientifiques fournissent des insights précieux, elles présentent des défis. Un problème est que les documents peuvent appartenir à plusieurs sujets, mais le regroupement les assigne généralement à un seul sujet. Cela peut entraîner une perte d'information, rendant la recherche d'informations pertinentes plus compliquée pour l'utilisateur.

#Catégories de sujets en biomédecine

Pour notre étude, nous nous sommes concentrés sur des sujets biomédicaux, utilisant les termes MeSH comme guide. Nous avons examiné à quel point ces sujets étaient représentés dans les cartes scientifiques générées à partir des réseaux de citation et de similarité de texte.

#Catégories de sujets

L'arbre hiérarchique MeSH divise les sujets en catégories. Nous avons concentré notre attention sur le premier niveau de cet arbre, qui inclut :

• Maladies
• Organismes
• Anatomie
• Techniques et équipements
• Psychologie

#Sources de données

Notre analyse s'appuyait sur une grande collection de documents biomédicaux provenant de PubMed, publiés entre 2013 et 2017. Les données ont fourni une base pour examiner l'efficacité du regroupement des différentes catégories de sujets.

#Approches de regroupement

Nous avons utilisé l'algorithme Leiden pour le regroupement, qui organise les documents en groupes basés sur la similarité. Différentes métriques de similarité ont été appliquées pour créer des solutions de regroupement, nous permettant d'évaluer l'efficacité de diverses façons.

#Métriques de l'efficacité du regroupement

Pour mesurer à quel point les regroupements représentaient efficacement différents sujets, nous avons utilisé deux métriques principales :

1. Pureté : Cette métrique examine combien de documents dans un cluster appartiennent au même sujet. Une pureté plus élevée signifie que le cluster est plus représentatif de ce sujet.

2. Compte inverse des clusters (ICC) : Cette métrique considère combien de clusters contiennent les documents sur le sujet. Un ICC plus élevé suggère que les documents sont regroupés en moins de clusters, indiquant une représentation plus efficace.

#Résumé des résultats

Nous avons observé des schémas cohérents dans les classements des catégories de sujets basés sur les réseaux de citation et de texte.

#Catégories hautes et basses

• Catégories hautes : Maladies, organismes, anatomie, techniques, et psychologie se classaient systématiquement haut dans les deux réseaux.
• Catégories basses : Les sciences naturelles, les sujets géographiques, les sciences de l'information et les soins de santé étaient souvent en bas.

#Effets des méthodes de regroupement

L'efficacité du regroupement variait selon les méthodes utilisées et les paramètres définis.

#Conclusion

Notre étude souligne que tous les sujets ne sont pas représentés de manière égale dans les cartes scientifiques. En comprenant quelles catégories sont mieux représentées, les chercheurs peuvent utiliser ces outils plus efficacement. Les réseaux de citation fournissent souvent une image plus claire de certains sujets biomédicaux, en particulier les maladies et les organismes.

#Directions futures

Des recherches supplémentaires pourraient se concentrer sur comment améliorer le processus de regroupement pour améliorer la représentation des sujets moins bien représentés. Cela pourrait aider les utilisateurs à trouver des informations pertinentes plus efficacement dans les cartes scientifiques.

#Résumé

En résumé, les cartes scientifiques servent de ressources précieuses pour identifier les relations entre les sujets de recherche. Comprendre les points forts et faibles de ces cartes peut conduire à de meilleurs résultats de recherche et à une utilisation plus efficace de la littérature scientifique.