Research developments in pediatric intensive care nutrition: A research intelligence review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & AIMS: Pediatric intensive care nutrition is a growing research field on the intersection of three large research domains: Pediatrics, Critical Care Medicine and Nutrition & Dietetics. This study, using Research Intelligence tools, such as bibliometric network visualization software, was designed to map the developments in research topics and collaboration in the field over the past thirty years, and discuss how these developments align with recent recommendations and guidelines of the active expert groups in the field. METHODS: We searched the Web of Science Core Collection for relevant full articles, reviews, letters and proceedings papers. To describe the research field a search strategy was iteratively designed based on the combinations of relevant key words. The articles the were found were processed using software designed for bibliometric network mapping. Filters were applied to select only the most relevant articles for the field. RESULTS: The resulting visualizations show the network of researchers active in the field of pediatric intensive care nutrition, and the collaborations between them. Using the most frequently used key terms a map was created to show the most prominent research areas within the field, and the development of attention for these topics over time. CONCLUSIONS: The network analyses show a research field that is gaining momentum, with several cores of research activity in different institutions. Some research groups collaborate on specific topics within the field, while others seem to be more isolated. The analyses uncover the potential for future collaborations and emerging topics of attention in the different areas of research in the field. The results are compared to recent recommendations for research priorities by active networks in the field. We discuss similarities and discrepancies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,016 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».