Evolution of the Scientific Literature of Cytochrome P450 from 1977 to 2008
Notice bibliographique
Résumé
This study traces the evolution of the scientific literature on cytochrome P450 (P450) published during the last 30+ years (1977-2008). Using the Web of Science, P450 articles from the Science Citation Index Expanded published from 1977 to 2008 were retrieved and analyzed. The number of P450 papers has increased from 342 articles in 1977-1978 to 2,357 in 2007-2008, and the number of contributing countries has grown from 23 countries for 1977-1978 to 76 for 2007-2008. While the USA and Japan were the most productive countries, along with several industrialized countries (e.g. UK, Germany and Canada), two Asian countries have recently joined the group of leading countries (in 2007-2008 China ranked 4th and South Korea, 7th). During 1977-2008, the number of journals publishing papers in P450 research increased more than seven-fold (7.7): 94 journals in 1977-1978 and 724 in 2007-2008; however, citation by readers (as measured by the journal impact factor) of the top-ten leading journals increased only slightly from 3.25 for 1977-1978 to 3.81 for 2007-2008. While Biochemistry & Molecular Biology and Pharmacology and Pharmacy are the two main targeted subject areas for P450 research during the period considered, there has been a gradual shift from the biophysical and biochemical fields of interest to aspects of genomics and clinical approaches. The rapid evolution of P450 research in the last 30+ years was accompanied by important changes in the landscape of the contributing countries, in the subject domains, and consequently in the scientific journals targeted by researchers.
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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 | 0,007 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,055 | 0,055 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».