An Investigation of Topics and Trends of Tracheal Replacement Studies Using Co-Occurrence Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated tracheal regeneration studies using scientometric and co-occurrence analysis to identify the most important topics and assess their trends over time. To provide the adequate search options, PubMed, Scopus, and Web of Science (WOS) were used to cover various categories such as keywords, countries, organizations, and authors. Search results were obtained by employing Bibexcel. Co-occurrence analysis was applied to evaluate the publications. Finally, scientific maps, author's network, and country contributions were depicted using VOSviewer and NetDraw. Furthermore, the first 25 countries and 130 of the most productive authors were determined. Regarding the trend analysis, 10 co-occurrence terms out of highly frequent words were examined at 5-year intervals. Our findings indicated that the field of trachea regeneration has tested different approaches over the time. In total, 65 countries have contributed to scientific progress both in experimental and clinical fields. Special keywords such as tissue engineering and different types of stem cells have been increasingly used since 1995. Studies have addressed topics such as angiogenesis, decellularization methods, extracellular matrix, and mechanical properties since 2011. These findings will offer evidence-based information about the current status and trends of tracheal replacement research topics over time, as well as countries' contributions.
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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 | 0,012 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,075 | 0,084 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
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 ».