The rising interest of primary cilia in central nervous system malignancies: A bibliometric and altmetric analysis revealing the growth of a field
Notice bibliographique
Résumé
Primary cilia have been implicated in a myriad of central nervous system malignancies. Despite the bleak prognoses of these diseases, remarkable advancements are being made to understanding the molecular mechanisms of primary cilia as a modulator in these diseases. To better comprehend the present academic endeavors in this neuro-oncology domain, we examined and assessed bibliometric and altmetric features of the primary cilia articles as they pertain to primary CNS malignancies. All primary journal articles regarding primary cilia and central nervous system (CNS) tumors were acquired by searching the Clarivate Analytics’ Web of Science Core Collection (WoSCC) and Pubmed searches. Bibliometric and altmetric analyses, data cleanup, and data visualization were conducted using InCites, Altmetric Explorer and VOSviewer. Funding information was obtained from the NIH RePORTER database. The WoSCC search yielded 133 unique articles that met the study criteria, and 45 additional articles were acquired from Pubmed searches and integrated into WoS resulting a total of 178 articles analyzed. The 10 most-cited articles were also evaluated. For this study, all articles were generated within the United States and published by a total 42 journals. As the role of primary cilia in CNS cancer continues to be explored, the amount of funding allocated, and publications released steadily increases annually. The findings provided by basic science articles drive our understanding of primary cilia as they relate to neuro-oncology. Bibliometric and altimetric analyses are significant contributors in the comprehension of current literature and for the identification of knowledge gaps. Ultimately these analyses encourage future research pursuits in the creation of ciliotherapies.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».