Global cocaine intoxication research trends during 1975–2015: a bibliometric analysis of Web of Science publications
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cocaine is subject to recreational abuse as a stimulant and psychoactive agent, which poses a major worldwide health problem. The aim of the present study was to perform a bibliometric analysis of publication related to cocaine intoxication an insight of the research trends at a global level to enable recommendations for future research strategies in this field. METHODS: Publications about cocaine intoxication were retrieved from the Web of Science (WoS) Core Collection database on December 28, 2016, and analysed regarding the following bibliometric indicators: research trends, document types, languages, countries/territories with their h-index, collaboration patterns, journals with their impact factors (IF), and institutions. RESULTS: In total, 2,902 scientific publications from 1975 to 2015 were retrieved from the WoS database. The annual number of publications related to cocaine toxicity increased slightly after 1990 and reached a peak of 148 in 1992, with an average of 103 publications per year. The USA outranked other countries/territories with 2,089 publications, of which 1,927 arose exclusively from the USA and 162 involved international collaborations. The h-index for all publications related to cocaine was 212, and the h-index for all publications related to cocaine intoxication was 99. Moreover, the USA had the highest h-index of 95, followed by Spain with h-index of 24, and Canada with h-index of 24. The main research topics were consistently reproductive toxicity, clinical management of acute cocaine exposure, laboratory methods for detection of exposure to cocaine, cocaine metabolism, and cocaine toxicity in animals. CONCLUSIONS: This is the first bibliometric approach to examining research related to cocaine toxicity and shows that research activity has become more global and extensive since 1990. The USA remains the leading country regarding published literature, the highest h-index, and greatest role in international collaborations.
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 | 0,004 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,107 | 0,148 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».