AO Spine Knowledge Forums Promote Collaboration and Elevate the Impact of Research: A Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Study Design Bibliometric analysis. Objectives This study used bibliometric analyses to characterize the effect of AO Spine Knowledge Forum (KF) participation on publication trends among members. We examined associations of membership in KF organizations with academic productivity, collaboration, and scientific impact. Methods We queried the Web of Science database for publications by members of KF Tumor (N = 58), KF Trauma and Infection (N = 45), KF Spinal Cord Injury (N = 38), KF Degenerative (N = 54), and KF Deformity (N = 55). Resulting metadata were exported; statistical and bibliometric analyses were performed using Python packages. Results Our query returned 24,267 articles by KF members, of which 18,804 were identified as relevant to respective organizational themes through an algorithmic analysis of titles and abstracts. These works, published between 1980 and 2025, included contributions from 67,895 authors. Research productivity, co-authorship among members ( P < 0.001), unique institutional affiliations per article ( P < 0.001), and international collaboration increased contemporaneously with the first KF formation (2010). A positive association was found between the number of KF authors per publication and source journal impact factor ( P < 0.001). Term analysis highlighted research foci within each KF and influential publications were identified. Conclusions These findings suggest that formalization of researcher relationships and the research infrastructure and support provided by the KF model was associated with increased and more impactful research output and collaboration. The KF model could be applied in other organizations whose mission includes collaborative research. Methods used in this study are easily replicable and may be applied to investigate the impact of other professional organizations across various fields.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,041 | 0,316 |
| 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 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes 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 ».