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Enregistrement W1909779418 · doi:10.1002/erv.2270

Trends in Anorexia Nervosa Research: An Analysis of the Top 100 Most Cited Works

2013· review· en· W1909779418 sur OpenAlex
Nir Lipsman, D. Blake Woodside, Andrés M. Lozano

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEuropean Eating Disorders Review · 2013
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBulimia nervosaAnorexia nervosaEating disordersCitationBinge-eating disorderPsychologyBibliometricsPsychiatryField (mathematics)MedicineComputer scienceLibrary science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Analysis of highly cited papers provides unique insights into the status of research in a given field. We sought to identify the top 100 most highly cited papers in the field of anorexia nervosa (AN). A free, publically accessible software was used to conduct an online search of publications with accompanying citation data. Search terms were selected to focus on papers dealing predominantly with AN, and the results manually screened to exclude out-of-scope publications. Papers in bulimia nervosa, eating disorder not otherwise specified and binge-eating disorder, were not included. The top 100 most highly cited papers in the AN field were identified. Of these, 34 garnered greater than 400 citations, classifying them as 'citation classics'. These works were divided into five categories, those dealing with epidemiological trends, medical/psychiatric comorbidities, treatment, mechanisms of disease and measurement/classification. Publications examining the epidemiology and underlying mechanisms of AN account for the majority of the top 100 papers. Scales and measurement tools have had the greatest impact, garnering the greatest number of average citations per paper. Although reasonably diverse, the top 100 papers highlight areas still lagging behind, including the neuroscience of AN as well as research into novel treatment strategies.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0020,018
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,169
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle