Bibliometric analysis of Lycium barbarum polysaccharide
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To delineate the mounting trends in the application of traditional Chinese medicine (TCM) “Lycium barbarum polysaccharide” (LBP) and provide insights for future research, relevant literature was screened from the Web of Science Core Collection (WOSCC) on LBP. Then, the research trends in these fields were analyzed by using VOSviewer, Excel, and online platforms. Totally, 284 publications on the topic of LBP were identified and “Lycium barbarum polysaccharide” with a total link strength of 683 appeared as the most frequent keyword, which had a strong link to “oxidative stress” and “apoptosis”. A total of 20 countries and regions have published articles in this field, with the largest number of publications in China (265). The main partners of China are the USA and Canada. The top 6 institutions with the highest number of publications all belong to China, among which Ningxia Medical University is the institution with the highest number of publications. The mean citation count of the top 8 most productive authors was 8 (range, 6-11). The author with the highest average citation published 2 articles, with a total of 227 citations. The highest-ranking journal was the International Journal of Biological Macromolecules with 19 articles published and the most cited journal was Biomedicine & Pharmacotherapy, with 484 citation counts. Based on the bibliometrics, this paper analyzed the current research focus and development trends regarding the LBP.
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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 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,121 | 0,165 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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; 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 ».