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Enregistrement W2600432762 · doi:10.21815/jde.016.011

Top‐Cited Articles in Problem‐Based Learning: A Bibliometric Analysis and Quality of Evidence Assessment

2017· review· en· W2600432762 sur OpenAlexaboutno aff
Samy A. Azer

Notice bibliographique

RevueJournal of Dental Education · 2017
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueProblem and Project Based Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitationBibliometricsEvidence-based medicineRanking (information retrieval)MEDLINEQuality of evidenceFamily medicineMedicinePsychologyLibrary scienceAlternative medicinePolitical scienceInformation retrievalMeta-analysisComputer sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aims of this study were to identify characteristics of the top-cited articles in problem-based learning (PBL) and assess the quality of evidence provided by these articles. The most frequently cited articles on PBL were searched in April 2015 in the Science Citation Index Expanded database (List A) and Google Scholar database (List B). Eligible articles identified were reviewed for key characteristics. The Oxford Centre for Evidence-Based Medicine guidelines were used in assessing the level of evidence. The number of citations varied (62 to 923 on List A and 218 to 2,859 on List B). Countries that contributed the majority of articles in both lists were the United States, Netherlands, United Kingdom, and Canada. No significant correlations were found between number of citations and number of years since published (p=0.451), number of authors (p=0.144), females in authorship (p=0.189), non-medical authors (p=0.869), number of institutions (p=0.452), and number of grants (p=0.143), but a strong correlation was found with number of countries involved (p=0.007). Application of the Oxford hierarchy of evidence showed that 36 articles were at levels 4 and 5 of evidence. This study found that research articles represented approximately one-third of PBL articles assessed and reported mainly on questionnaire-based studies. The most highly cited articles occupied top-ranking positions in the journals in which they were published. The lower level of evidence observed in most top-cited articles may reflect the significance of innovative ideas or content of these articles. These findings have implications for dental educators and dental researchers.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrieMétarecherche
Domaine: Évaluation · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devishigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,261
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil0,275

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,261
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,2090,170
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0100,006
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,391
Tête enseignante GPT0,575
Écart entre enseignants0,184 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

BibliométrieMétarecherche

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeObservationnel · Autre devis
DomaineÉvaluation
GenreSynthèse

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

En bref

Citations44
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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