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Enregistrement W3094383562 · doi:10.1177/1178633720962935

Bibliometric Analysis of Early COVID-19 Research: The Top 50 Cited Papers

2020· review· en· W3094383562 sur OpenAlexaff
Hassan ElHawary, Ali Salimi, Nermin Diab, Lee Smith

Notice bibliographique

RevueInfectious Diseases Research and Treatment · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 Clinical Research Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)ScopusWeb of sciencePandemicBibliometricsSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Library scienceCitation2019-20 coronavirus outbreakMEDLINEMedicinePolitical scienceComputer sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
modèles en accordL'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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,106
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,106
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,1850,193
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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.

Tête enseignante Opus0,338
Tête enseignante GPT0,577
Écart entre enseignants0,238 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreSynthèse · Empirique

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

En bref

Citations62
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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