Publication Trends in Neurology, the Official Journal of the American Academy of Neurology (P2.395)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To determine temporal trends in articles published in the journal Neurology in recognition of the 65th anniversary of the journal in 2016. Background: The first issue of Neurology was published in January 1951, with Russell DeJong serving as founding editor. As former editor-in-chief Robert Griggs wrote fifty years later, “the growth of Neurology has more than matched the expansion of clinical neuroscience.” By reviewing a representative sample of articles published, we trace the development of Neurology as it has become the most widely read and highly cited peer-reviewed neurology journal. Design/Methods: We reviewed abstracts or full-text of articles (in cases where an abstract was not published or further information was required) beginning with the first volume published in 1951 followed by subsequent volumes in 5-year increments. Articles were analyzed for authorship, disorders of interest, diagnostic methods, number of patients enrolled/described, and type of study (basic science or clinical). Results: 2161 articles were included in this study. Increasing internationalization of authors, rising from 4[percnt] to 55[percnt] non-United States authors from 1951 to 2011, along with increasing number of authors per article, was observed. The median number of patients enrolled/described in articles increased from 12.5 in 1951 to 100.5 in 2011. Across the period of review, an increasing proportion of articles were related to neurodegenerative disorders and multiple sclerosis, while a decreasing proportion of articles were related to infectious diseases and neoplastic and structural disorders. The utilization of new diagnostic methods (e.g. genetic studies and functional and cross-sectional imaging) was reflected in articles at specific time points. Conclusions: Temporal trends revealed in this study reflect changes in clinical practice and research interests and an increased need for higher quality evidence. This study allows neurologists and neuroscientists to critically reflect on current research interests and publication practices in the context of historical data.
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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 | 0,014 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,037 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,012 |
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 ».