Trend in H2S Biology and Medicine Research—A Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The biological and medical importance of hydrogen sulfide (H2S) has been recognized for decades. The aim of this bibliometric study is to analyze the quantity and quality of publications in H2S biology and medicine (H2SBM) based on the databases of Web of Science and Google Scholar. A total of 5881 publications published between 1990 and 2016 were analyzed. The number of H2SBM papers published before 2004 was below 100 annually, but thereafter this number rapidly increased and peaked in 2015 with more than 7-fold increase. All publications related to H2SBM research achieved a total h-index of 136 and were cited 123,074 times. The most published disciplines in H2S biomedicine research were the cardiovascular system (8.5%), neuroscience (6.5%), and gastroenterology hepatology (4.7%). The country with the greatest number of publications in the H2SBM research field was the USA with 1765 (30.0%) publications, followed by China with 995 (16.9%) publications and Japan with 555 (9.4%) publications. The top 3 most published institutes were National University of Singapore, Peking University in China, and University of Groningen in Netherlands. Nitric Oxide Biology and Chemistry was the most exploited journal for H2SBM publications with 461 articles, followed by FASEB Journal with 200 publications and Antioxidants Redox Signaling with 116 publications. The most highly cited publications and researchers in H2SBM research were also unmasked from this bibliometric analysis. Collectively, H2SBM publications exhibit a continuous trend of increase, reflecting the increased H2SBM research intensity and diversity globally.
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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 | 0,007 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,109 | 0,196 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».