Notice bibliographique
Résumé
Dear Editor: As I am very interested in bibliometrics and editorial management, I carefully read your recently published editorial1 and I thought I could complement the information you provided, which might be of interest to your readers. From 2007 to 2011, a total of 6055 documents were published by Neuro-Oncology according to the Web of Science. Excluding meeting abstracts (5539) and corrections (5), 83.7% of these documents had been cited at least once in their lifetime, which is very outstanding for any journal. In fact, 3 articles2–4 have been cited more than 100 times each, by articles published in journals such as Lancet Oncology (impact factor [IF]: 22.589), the Journal of the National Cancer Institute (IF: 13.753), Nature Clinical Practice Oncology (IF: 8.000), Cancer Research (IF: 7.856), Clinical Cancer Research (IF: 7.742), and Annals of Oncology (IF: 6.425). The fact that researchers publishing in the top 20 oncology journals use information extracted from Neuro-Oncology undoubtedly endorses the quality of the research being printed here. Another important aspect to consider is the internationality of the journal. In the 5-year period, the country that contributed the most was the United States, with 46.4% of the published documents, followed by Germany (7.5%), Canada (6.5%), Japan (3.6%), and England (2.4%). This information is relevant for researchers who are interested in communicating their research to a wide-ranging audience. Finally, an indicator of quality is reflected by the use of self-cites. Various articles have covered the topic of “impact factor manipulation” through the use of self-cites to the same journal.5,6 Well, Neuro-Oncology should be very proud that only 4% of the 1156 cites used to estimate its 2011 IF corresponded to self-citations. The only thing left to say is congratulations to the editorial team for a job well done. I have no doubt that the sustained growth observed in the past 3 years will allow this journal to reach new heights.
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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 | 0,003 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,041 |
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 ».