SU‐E‐T‐237: Leading 25 in 25: A Bibliometric Analysis of Classics Articles in IMRT
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Scientific publication in IMRT has experienced significant development since its introduction. Bibliometric analyses allow an understanding of how this publication trend is organized at an aggregated level. Citation analysis is one of the most widely used bibliometric tools of scientometrics. Analysis of classics, defined as an articles with 100 or more citations, is common in the biomedical sciences as it reflects an article's influence and the recognition it receives in its professional and scientific community. Our objective was to identify the 25 most frequently cited classic articles in IMRT in the past 25 years. METHODS: The 25 most-cited IMRT articles were identified by searching ISI's Web of Knowledge and Pubmed databases for all related publications from 1986 through 2011. Articles were evaluated for several characteristics such as author(s), institution, country of origin, publication year, type, and number of citations. An unadjusted categorical analysis was performed to compare all articles published in the search period. RESULTS: Our search yielded a cumulative total of 37,197 entries for the publication period. Original research and clinical trial articles accounted for 25,827 and 312, respectively, for a total of 25,719 entries. The 25 most-cited articles were identified from the latter sum and selected out of 123 classics. The number of citations per article ranged from 203 to 504. IMRT classics appeared in one general and five core journals. CONCLUSIONS: This study analyzed publication patterns focused on IMRT, its most influential classic articles, journals that published them, their authors and other salient characteristics. Such information is of importance to researchers and those who wish to study the history and development of the field.
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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 | 0,004 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,065 | 0,097 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».