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Enregistrement W2564363060 · doi:10.1097/rti.0000000000000251

The 100 Top-Cited Articles in Pulmonary Imaging

2016· article· en· W2564363060 sur OpenAlexaboutno aff
Su Jin Hong, Kyoung Ja Lim, Hye Jeon Hwang, Sora Baek, Young Lan Seo, Eun Joo Yun, Chul Soon Choi, Dae Young Yoon

Notice bibliographique

RevueJournal of Thoracic Imaging · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCitationSubject (documents)Pulmonary medicineWeb of scienceImpact factorScope (computer science)RadiologyMedical physicsLibrary sciencePathologyMeta-analysisLawComputer scienceIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this study was to identify and characterize the 100 top-cited articles in pulmonary imaging. MATERIALS AND METHODS: From the database of Journal Citation Reports, 274 journals whose scope included pulmonary imaging were selected. The Web of Science search tools were then used to identify the 100 top-cited articles in the subject of pulmonary imaging published in these journals. The parameters used to analyze the characteristics of the 100 top-cited articles were journal (including subject category and impact factor), publication year, number of citations and annual citations, department and institution of authors, country of origin, article type, imaging technique, and topic. RESULTS: The 100 top-cited articles in pulmonary imaging were published between 1953 and 2012, with 43 published between 2000 and 2009. Citations ranged from 199 to 1447, and annual citations ranged from 5.1 to 314. The majority of articles were published in radiology or imaging journals (n=64), originated in the United States (n=49), were original articles (n=87), used computed tomography (n=66), and were based on the topic of pulmonary thromboembolism (n=18). Department of Radiology, Mayo Clinic (n=7), and Department of Radiology, University of British Columbia and Vancouver General Hospital (n=7), were the leading institutions, and Müller NL (n=11) was the most prolific author. CONCLUSIONS: Our study lists the 100 top-cited articles in pulmonary imaging, provides an insight into historical developments, and allows for recognition of advances in this field.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,526
Score d'incertitude au seuil0,198

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,322 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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