Highly Cited Works on Human Clinical Trials
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to determine landscapes of the most cited publications on Human Clinical Trials. The top 856 most cited publications on Human Clinical Trials were identified from Web of Science database. The 856 most cited papers on Human Clinical Trials were published between 1989 and 2021 with an average Citation per paper is 1065.46 (Citations range: 400–6319) and are included among the 56 most cited papers in in New England Journal of Medicine with 50851 Citations followed by Journal of Clinical Oncology with 43200 Citations, JAMA Journal of the American Medical Association with 28875 Citations, Nature with 26456 and Lancet with 25181 Citations. The most Cited Countries are: USA with 453423 Citations followed by UK with 100930 Citations, Canada with 84220, France with 61930, Germany with 61752 and India ranked 31st Place according to Citations with 4409. The most cited publications on Human Clinical Trials are highly impactful, landmark studies representing Institutions, Countries, Sources and authorship pattern. A clinical trial is a research study in human volunteers to answer specific health questions. Carefully conducted clinical trials are fastest and safest way to find treatment that work in people and way to improve health. These influential publications have immensely inspiration research for invention of Drugs, Vaccines and Medicines.
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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 | 0,020 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,056 | 0,089 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,012 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,044 | 0,011 |
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 ».