The Influence of an Artificial Intelligence Large Language Model (ChatGPT) on Orthopaedic Scientific Publishing: A Bibliometric Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study aimed to assess bibliometric trends in orthopaedic research before and after the public release of ChatGPT. METHODS: A bibliometric analysis was conducted using PubMed data from January 2021 to March 2025, encompassing articles from ten high-impact orthopaedic journals. Trends in daily publication frequency, number of co-authors per article, sentence length, and lexical diversity were compared between pre- and post-ChatGPT periods. RESULTS: A total of 19,380 articles were analysed. The mean number of publications per day increased significantly from 9.76 ± 6.79 to 12.02 ± 7.83 (p < 0.001). This difference remained significant after adjusting for monthly variation (p < 0.001). The mean number of authors per article rose from 5.9 ± 3.88 to 6.18 ± 4.04 (p < 0.001). Abstracts became slightly more concise, with the average sentence length decreasing from 14.95 ± 5.13 to 14.67 ± 5.04 (p < 0.001), while lexical diversity increased marginally (TTR: 0.5192 to 0.5233; p < 0.001). CONCLUSION: Since the introduction of ChatGPT, orthopaedic publications have shown a measurable rise in daily output, enhanced collaborative authorship, and subtle changes in linguistic style. These findings suggest a potential influence of AI-assisted tools on the way scientific research is written and disseminated.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,066 | 0,263 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle