DataSheet1_Bibliometric insights into the most influential papers on antibiotic adjuvants: a comprehensive analysis.PDF
Notice bibliographique
Résumé
Background: The utilization of antibiotic adjuvants presents a promising strategy for addressing bacterial resistance. Recently, the development of antibiotic adjuvants has attracted considerable attention from researchers in academia and industry. This study aimed to identify the most influential publications on antibiotic adjuvants and elucidate the hotspots and research trends in this field. Method: Original articles and reviews related to antibiotic adjuvants were retrieved from the Web of Science Core Collection database. The top 100 highly cited publications were selected and the visual analyses of publication outputs, countries, institutions, authors, journals, and keywords were conducted using Excel, VOSviewer, or CtieSpace software tools. Results: The top 100 cited publications concerning antibiotic adjuvants spanned the years 1977–2020, with citation counts ranging from 174 to 2,735. These publications encompassed 49 original articles and 51 reviews. The journal “Antimicrobial Agents and Chemotherapy” accounted for the highest number of publications (12%). The top 100 cited publications emanated from 39 countries, with the United States leading in production. Institutions in Canada and the United States exhibited the most substantial contributions to these highly cited publications. A total of 526 authors participated in these studies, with Robert E.W. Hancock, Laura J. V. Piddock, Xian-Zhi Li, Hiroshi Nikaido, and Olga Lomovskaya emerging as the most frequently nominated authors. The most common keywords included “E. coli”, “P. aeruginosa”, “S. aureus”, “in-vitro activity”, “antimicrobial peptide”, “efflux pump inhibitor” “efflux pump”, “MexAB-OprM” and “mechanism”. These keywords underscored the hotspots of bacterial resistance mechanisms and the development of novel antibiotic adjuvants. Conclusion: Through the bibliometric analysis, this study identified the top 100 highly cited publications on antibiotic adjuvants. Moreover, the findings offered a comprehensive understanding of the characteristics and frontiers in this field.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,008 |
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 ».