Bibliometric and visualization analysis of radiation brain injury from 2003 to 2023
Notice bibliographique
Résumé
Background: Over the past two decades, the field of radiation brain injury has attracted the attention of an increasing number of brain scientists, particularly in the areas of molecular pathology and therapeutic approaches. Characterizing global collaboration networks and mapping development trends over the past 20 years is essential. Objective: The aim of this paper is to examine significant issues and future directions while shedding light on collaboration and research status in the field of radiation brain injury. Methods: Bibliometric studies were performed using CiteSpaceR-bibliometrix and VOSviewer software on papers regarding radiation brain injury that were published before November 2023 in the Web of Science Core Collection. Results: In the final analysis, we found 4,913 records written in 1,219 publications by 21,529 authors from 5,007 institutions in 75 countries. There was a noticeable increase in publications in 2014 and 2021. The majority of records listed were produced by China, the United States, and other high-income countries. The largest nodes in each cluster of the collaboration network were Sun Yat-sen University, University of California-San Francisco, and the University of Toronto. Galldiks N, Barnett GH, Langen KJ and Kim JH are known to be core authors in the field. The top 3 keywords in that time frame are radiation, radiation necrosis, and radiation-therapy. Conclusions: The objective and thorough bibliometric analysis also identifies current research hotspots and potential future paths, providing a retrospective perspective on RBI and offering useful advice to researchers choosing research topics. Future development directions include the integration of multi-omics methodologies and novel imaging techniques to improve RBI's diagnostic effectiveness and the search for new therapeutic targets.
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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 | 0,005 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,109 | 0,175 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».