A Bibliometric Analysis of Publication Patterns in Pediatric Neurology
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To examine the publication patterns of pediatric neurology articles in general pediatric, general neurology, and neurology subspecialty journals using a bibliometric approach. Methods The top 5 journals in general pediatrics, general neurology and neurology subspecialties were identified using the 2017 Journal Citations Report (JCR). For general pediatric journals, we selected 4 pediatric subspecialties for comparison of publication patterns with neurology: immunology, endocrinology, gastroenterology, and respirology. For general neurology and neurology subspecialty journals, we searched both the top 5 neurology and neurology subspecialty journals for pediatric articles. Using Ovid Medline, we identified articles published between 2009–2017. Results With regards to child neurology-based articles, 1501 were published in general pediatrics journals, 643 in general neurology journals and 685 in neurology subspecialty journals. Examination of the top pediatric journals revealed that Pediatrics published the most neurology-based articles. Neurology-based studies were published more frequently than other pediatric subspecialty studies. Of the top general neurology Neurology published the most child neurology-based articles, while Epilepsia published the most child neurology-based articles out of neurology subspecialty journals. Cohort studies were the most frequent study type across all journals. Conclusion Our study revealed that child neurology articles are published more often in pediatric journals as opposed to general neurology and neurology subspecialty journals. We also found that in general pediatric journals, neurology-based articles are published more frequently compared to other specialties. Our results provide guidance to authors when considering submission of their pediatric neurology research.
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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 | 0,012 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,151 | 0,196 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».