Antibiotics: A Bibliometric Analysis of Top 100 Classics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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).
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,047 | 0,157 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle