Highlights in bioethics through 40 years: a quantitative analysis of top-cited journal articles
Notice bibliographique
Résumé
Background The field of bioethics is constantly evolving. To investigate trends in the field of bioethics, we conducted a quantitative analysis of the top-cited articles in bioethical journals over the past 40 years. Methods Retrospective quantitative study of the 20 most cited bioethics articles published each year from 1975 to 2014 were conducted. Article samples were selected from a list of the most relevant 100 journals in the field of bioethics. Results In total, 800 top-cited articles between 1975 and 2014 in the domain of bioethics were retrieved and analysed. More than half of them were composed by single authors, but multiauthorship became more prevalent with time. The majority (84.5%) of these highly cited articles originated from the USA (65.3%), UK or Canada, though the proportion of other countries increased in recent years. Almost half (44.6%) of the highly cited articles belonged to the subfield of clinical ethics, but other subfields such as research ethics, public health ethics and neuroethics became more prominent. Overall, the distribution of Thesaurus keywords and subfields became more diverse over time, and the number of journals publishing top-cited articles doubled. Furthermore, the empirical ethics approach increased over time in our sample of top-cited articles. Conclusions In sum, the forefront of bioethics is getting more diversified, collaborative and international. The presumed ‘mainstream’ becomes less dominant over time, as more highly cited articles come from new subfields, discuss new topics, use more Bioethics Thesaurus keywords, more authors participate and more countries other than the USA contribute to bioethics journals.
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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 | 0,023 | 0,133 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,054 | 0,054 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».