Trends in Anorexia Nervosa Research: An Analysis of the Top 100 Most Cited Works
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,090 | 0,098 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».