Bibliometric Analysis of Early COVID-19 Research: The Top 50 Cited Papers
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The COVID-19 pandemic is rapidly evolving with the number of cases exponentially rising. The research scientific community has reacted promptly as evidenced by an outstanding number of COVID-19 related publications. As the number of scientific publications rapidly rises, there is a need to dissect the factors that lead to highly impactful publications. To that end, the present paper summarizes the characteristics of the top 50 cited COVID-19-related publications that emerged early during the pandemic. METHODS: A systematic search of the Web of Science, Scopus, and Google Scholar was performed, using keywords related to COVID-19 and SARS-CoV-19. Two independent authors reviewed all the search results, screening for the top 50 cited COVID-19-related articles. Inclusion criteria comprised any publication on COVID-19 or the SARS-CoV-2 virus. Data extracted included the type of study, journal, number of citations, number of authors, country of publication, and study content. RESULTS: As of May 29th, the top 50 cited articles were cited 63849 times during the last 4 months. On average, 14 authors contributed to each publication. Over half of the identified articles were published in only 3 journals. Furthermore, 42% and 26% of the identified articles were retrospective case series and correspondence/viewpoints, respectively, while only 1 article was a randomized controlled trial. In terms of content, almost half (48%) of the identified publications reported clinical/radiological findings while only 7 out of the 50 articles investigated potential treatments. CONCLUSION: By highlighting the characteristics of the top 50 cited COVID-19-related articles, the authors hope to disseminate information that could assist researchers to identify the important topics, study characteristics, and gaps in the literature.
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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.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
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 | 0,017 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,185 | 0,193 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».