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Enregistrement W3186250325 · doi:10.29130/dubited.891524

Bibliometric Analysis of The Last 40 Years of Chest Journal

2021· article· en· W3186250325 sur OpenAlexaboutno aff
Pınar Yıldız Gülhan, Mehmet Nurullah Kurutkan

Notice bibliographique

RevueDüzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical physicsIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chest Journal, which began to be scanned in the Web of Science in 1980, is one of the leading journals in the field of Critical Care Medicine and Respiratory System (quartile 1). In this study, the research trends of the publications in the Chest Journal were examined using three different bibliometric analysis programs (Bibliometrix, VOSviewer, and CiteSpace) in the period between 1980-2019. Along with the main statistics, keyword co-occurrence network map, density document co-citation, time map, and burst (references) analysis were performed. According to the results of the analysis, the research trends of Chest Journal were subject to discussion. The countries with the most publications are America, Canada, the United Kingdom, France, and Japan. According to the Co-Occurrence network map analysis, Chest journal's publications consist of clusters of cellular structures, thoracic oncology, chest infection, pulmonary and cardiovascular, sleep and pulmonary function test, and obstructive lung diseases. The studies in the "COPD / Formoterol Metered Dose inhaler" and "Patients / VTE disease chest guideline" clusters were found to be the most recent studies. This article has the potential to provide a valuable reference for scientists to understand Chest Journal's research trends and to grasp current issues in the field.

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

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,917
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0830,113
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,210 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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