Evolving trend of systematic reviews and meta-analyses in endodontics: A bibliometric study
Notice bibliographique
Résumé
Dear Editor, In their study of bibliometric analysis of systematic reviews and meta-analyses in endodontics, Lin et al.[1] found that the article with the most citations was “Outcomes of nonsurgical retreatment and endodontic surgery: A systematic review,”[2] with 184 citations (Scopus). This is followed by the second most-cited article entitled “Outcome of secondary root canal treatment: A systematic review of the literature”[3] with 182 citations (Scopus). However, the author observes that the most cited article is “Outcome of primary root canal treatment: Systematic review of the literature – Part 2. Influence of clinical factors”[4] with 480 citations (Scopus). This is followed by “Outcome of primary root canal treatment: Systematic review of the literature – Part 1. Effects of study characteristics on probability of success”[5] with 332 citations (Scopus). Since Lin et al.[1] compiled and examined the list of the top 100 most-cited articles, the flawed methodology to carry out article searching has raised serious questions about the credibility of this article’s findings. Missing the two most-cited articles[4,5] from the list of the 100 most-cited articles reflect a fundamental error in the article’s finding. Moreover, apart from the top-two most-cited articles, there are several articles which would be present in the Table 1 if correct methodology was applied. The author note that each bibliometric parameter assessed in the article is based on the top-cited articles; hence, the entire article is flawed and provides inaccurate information related to the topic.Table 1: The most-cited articles based on the citation counts
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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 | 0,263 | 0,646 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,152 | 0,181 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,017 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».