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Enregistrement W4394557849 · doi:10.6084/m9.figshare.22698178

Supplementary Material for: A bibliometric analysis of the top 100 most-cited papers concerning dental fluorosis

2023· dataset· en· W4394557849 sur OpenAlexaboutno aff
Goebel M.C., Rocha A.D.O., Santos P.S., Michele Bolan, Martins-Júnior P.A., Santana C.M., Mariane Cardoso

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2023
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFluoride Effects and Removal
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDental fluorosisDentistryGeographyMedicineChemistryFluoride

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 database (WoS-CC) 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 United States of America (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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,570
Score d'incertitude au seuil0,958

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0070,062
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5710,001

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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