Leading 20 at 20: Top Cited Articles and Authors in the Journal of Orthopaedic Trauma, 1987-2007
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the 20 most cited articles and authors in the Journal of Orthopaedic Trauma during the first 20 years of publication, 1987 to 2007. DESIGN: Review. METHODS: We used Web of Science "cited reference search" to determine the most cited articles originating in the Journal of Orthopaedic Trauma from 1987 to 2007, the first 20 years of publication. The characteristics of each article were recorded. Next, we manually searched each author's citations for works in the same time period to determine the most cited authors. The number of first authorships for each author was then determined using Medline, and a relative citation impact ratio was calculated. Finally, citation reports for the journal overall were created to evaluate the citation impact of the journal over the last 10 years. RESULTS: The top cited articles ranged from 64 to 566 citations with two articles over 100. Fifteen were clinical articles with the most common topic being tibia fractures (shaft, plateau, and pilon). The top cited authors ranged for 111 to 566 citations, whereas the citations per lead authorship ratio for the authors on that list ranged from 9.5 to 566 citations per lead authorship. The number of citations to the Journal of Orthopaedic Trauma overall over the last 20 years has increased from 181 in 1997 to 3050 in 2007. CONCLUSIONS: The influence of the Journal of Orthopaedic Trauma, its articles, and its authors is readily apparent in this review of the most cited articles and authors in the journal over its first 20 years of publication. This journal is a source of highly cited original articles and the work of many highly cited leaders in the field of orthopaedic trauma.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,059 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,039 | 0,062 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».