A Bibliometric Analysis of the Top 100 Most-Cited Papers Concerning Dental Fluorosis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A high number of citations can indicate the potential of any specific paper to influence other research and generate changes in clinical practice. Analyzing the most-cited papers in a certain scientific field may assist researchers to identify the influential papers as well their main characteristics. The present study aimed to analyze the 100 most-cited papers concerning dental fluorosis (DF) through a bibliometric review. A search was performed in the Web of Science Core Collection (WoS-CC) database in November 2021. The papers were displayed in descending order according to the number of citations in WoS-CC. Two independent researchers performed the selection. Scopus and Google Scholar were used to compare the number of citations with WoS-CC. The following data were extracted from the papers: title, authors, number and density of citations, institution, country, continent, year of publication, journal title, keywords, study design, and theme. Collaborative networks were generated using the VOSviewer software. The top 100 most-cited papers were published between 1974 and 2014 and were cited 6,717 times (ranging from 35 to 417). Community Dentistry and Oral Epidemiology (24%), Journal of Dental Research (21%), Journal of Public Health Dentistry (17%), and Caries Research (13%) published the most papers. Observational studies (60%) and literature reviews (19%) were the most common study designs. The main topics were epidemiology (44%) and fluoride intake (32%). The countries with the highest number of papers were the USA (44%), Canada (10%), and Brazil (9%). The University of Iowa (USA) had the most papers (12%). Levy SM was the author with the highest number of papers (12%). The 100 most-cited papers on DF were mainly observational studies focused on epidemiology and originated in North America. There were few interventional studies and systematic reviews among the most-cited papers concerning this topic.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,035 | 0,447 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 découle