Authorship in the field of femoroacetabular impingement: an analysis of journal publications
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This review provides a bibliometric analysis of the contributors to the field of FAI research. METHODS: A comprehensive search of three databases (MEDLINE, EMBASE, and PubMed) was performed to identify all clinical research articles on the topic of FAI (from inception to 2015). Cadaveric and animal studies were excluded. Study characteristics including authors, residing country of corresponding author, and journal were abstracted from the respective databases. RESULTS: In total, 1073 articles were included in this review. There were a total of 5471 different authors who contributed to the field of FAI research, 28.3 % of whom were only published in one article. The top 20 authors were associated with over half of all publications, and research studies were typically performed in their countries of residence. The greatest proportion of FAI-related articles was published in the Journal of Arthroscopy and Clinical Orthopaedics and Related Research. CONCLUSIONS: The number of authors contributing to FAI research is increasing, suggesting not only increasing prevalence of FAI treatment among orthopaedic surgeons but also increasing interest among hip arthroscopists in furthering understanding regarding the diagnosis and management of the condition. The number of publications produced by the top 20 authors (and their affiliated countries: USA, Switzerland, Canada, and the UK) is expected to contribute to a majority of future publications. Current trends suggest that the quality of evidence will continue to improve in the near future, as large-scale, collaborative studies are currently underway. LEVEL OF EVIDENCE: Retrospective study, Level IV.
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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 | 0,019 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,101 | 0,112 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».