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Enregistrement W4313556842 · doi:10.1016/j.sdentj.2023.01.005

Global research on dental polymers and their application: A bibliometric analysis and knowledge mapping

2023· article· en· W4313556842 sur OpenAlexaff
Saqib Ali, Beenish Fatima Alam, Shafiq Ur Rehman, Shakil Ahmad, Kefi Iqbal, Imran Farooq

Notice bibliographique

RevueThe Saudi Dental Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
Thématiquescientometrics and bibliometrics research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesImam Abdulrahman Bin Faisal University
Mots-clésScopusMicrosoft excelComputer scienceVisualizationBibliometricsData scienceLibrary scienceInformation retrievalMEDLINEData miningPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The main objective of the current study was to evaluate the top-cited articles, countries, journals, authors, and papers published related to dental polymers and their application. Research articles published from 1962 to 2021 on dental polymers and their application were identified using the Scopus database. Methodology: Bibliographical data related to the abstract, citations, keywords, and other relevant information was extracted using different combinations of keywords. Further evaluation and visualization of the selected data were performed with the help of various tools, including MS Excel, Microsoft Word, Google open refine, Biblioshiny, BibExcel, and VOS viewer. An initial search revealed 351 documents, of which 327 were chosen for further analysis. Results: A substantial increase in the number of publications related to this domain was observed. The United States was the most prolific country, while the Aristotle University of Thessaloniki from Greece was identified as the leading institute. Conclusion: This bibliometric analysis can guide researchers, funding agencies, industry, and institutions.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,1290,142
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,525
Tête enseignante GPT0,586
Écart entre enseignants0,061 · 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'étudeSans objet
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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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