Antibiotics: A Bibliometric Analysis of Top 100 Classics
Notice bibliographique
Résumé
Citation frequencies represent the most significant contributions in any respective field. This bibliometric analysis aimed to identify and analyze the 100 most-cited publications in the field of antibiotics and to highlight the trends of research in this field. “All databases” of Clarivate Analytics’ Web of Science was used to identify and analyze the 100 publications. The articles were then cross-matched with Scopus and Google Scholar. The frequency of citation ranged from 940 to 11,051 for the Web of Science, 1053 to 10,740 for Scopus, and 1162 to 20,041 for Google Scholar. A total of 513 authors made contributions to the ranked list, and Robert E.W. Hancock contributed in six articles, which made it to the ranked list. Sixty-six scientific contributions originated from the United States of America. Five publications were linked to the University of Manitoba, Canada, that was identified as the educational organization, made the most contributions (n = 5). According to the methodological design, 26 of the most cited works were review-type closely followed by 23 expert opinions/perspectives. Eight articles were published in Nature journal, making it the journal with the most scientific contribution in this field. Correlation analysis between the publication age and citation frequency was found statistically significant (p = 0.012).
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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 | 0,008 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,139 | 0,119 |
| 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) | 0,006 | 0,002 |
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 ».