An analysis for status of lung cancer translational research based on science citation index database
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the status of translational research in lung cancer in the past decade. Methods The papers of lung cancer translational research from the Web of Science database were analyzed by bibliometrics methods. Results A total of 9 523 papers of translational medicine related lung cancer were indexed by science citation index( SCI) from 2004 to 2014. The number of papers showed an upward trend. The top 10 countries were the United States,England,Germany,China,Canada,Italy,Japan,France,Netherlands and Australia. The top 20 research institutions were in the United States except Canada Toronto University. A total of 497 journals posted more than 5 articles. Translational Research,Stem Cells Translational Medicine,PLo S One,Cts Clinical and Translational Science and Science Translational Medicine ranked the top 5 journals which issued a volume of more than 100 articles. Web of Science category showed that medicine research experimental ranked the first with accounting for 12. 202%,oncology ranked second with accounting for 9. 010%. Conclusion Basic research is still the focus of translational medicine,support for clinical research project must be strengthened,we truly achieve translational medicine applied in clinical treatment of lung cancer.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,009 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,068 | 0,091 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».