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Enregistrement W4377294144 · doi:10.1136/bmjopen-2023-072374

Does knowledge have a half-life? An observational study analyzing the use of older citations in medical and scientific publications

2023· article· en· W4377294144 sur OpenAlexaff
Natalie L.Y. Chow, N Tateishi, Alexa Goldhar, Rabia Zaheer, Donald A. Redelmeier, Amy Cheung, Ayal Schaffer, Mark Sinyor

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueAcademic Writing and Publishing
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoQueen's UniversitySunnybrook Health Science CentreCentre for Addiction and Mental HealthWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitationMedicineObservational studyMedical literatureCitation analysisScience Citation IndexScientific literatureMEDLINEFamily medicineGerontologyLibrary sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: In the process of scientific progress, prior evidence is both relied on and supplanted by new discoveries. We use the term 'knowledge half-life' to refer to the phenomenon in which older knowledge is discounted in favour of newer research. By quantifying the knowledge half-life, we sought to determine whether research published in more recent years is preferentially cited over older research in medical and scientific articles. DESIGN: An observational study employing a directed, systematic search of current literature. DATA SOURCES: were searched. ELIGIBILITY CRITERIA FOR SELECTING STUDIES: Eight high-impact medical and scientific journals were sampled examining original research articles from the first issue of every year over a 25-year span (1996-2020). The outcome of interest was the difference between the publication year of the article and references cited, termed 'citation lag'. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Analysis of variance was used to identify significant differences in citation lag. RESULTS: A total of 726 articles and 17 895 references were included with a mean citation lag of 7.5±8.4 years. Across all journals, >70% of references had been published within 10 years of the citing article. Approximately 15%-20% of referenced articles were 10-19 years old, and articles more than 20 years old were cited infrequently. Medical journals articles had references with significantly shorter citation lags compared with general science journals (p≤0.01). Articles published before 2009 had references with significantly shorter citation lags compared with those published in 2010-2020 (p<0.001). CONCLUSIONS: This study found evidence of a small increase in the citation of older research in medical and scientific literature over the past decade. This phenomenon deserves further characterisation and scrutiny to ensure that 'old knowledge' is not being lost.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,222
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,222
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0110,021
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,008
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,566
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,100 · 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
DomaineMéthodes
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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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