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Enregistrement W6964513064 · doi:10.3389/fendo.2022.1086667.s001

Table_1_Knowledge domain and emerging trends in beta‐cell research: A bibliometric and knowledge‐map analysis.xlsx

2023· dataset· en· W6964513064 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2023
Typedataset
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePlant Ecology and Soil Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBibliometricsWeb of scienceDomain (mathematical analysis)Mechanism (biology)Impact factorScientometricsCore (optical fiber)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background<p>Up to now, the physiology, pathology, and recovery of beta-cells have been intensively studied and made great progress, and these are of major significance for the treatment of related diseases. Nevertheless, a comprehensive and objective report on the status of beta-cell research is lacking. Therefore, this study aims to conduct a bibliometric analysis to quantify and identify the current status and trending issues in beta-cell research.</p>Methods<p>The articles and reviews related to beta-cell were obtained from the Web of Science Core Collection on August 31, 2022. Two scientometric software (CiteSpace 6.1.R3 and VOSviewer 1.6.18) were used to perform bibliometric and knowledge-map analysis.</p>Results<p>A total of 4098 papers were published in 810 academic journals in 2938 institutions from 83 countries/regions. The number of beta-cell-related publications was increasing steadily. The United States was the most productive country, while Universite libre de Bruxelles, University of Toronto and University of Geneva were the most active institutions. Diabetes published the most beta-cell studies and received the largest number of co-citations. Decio I Eizirik published the most papers and had the most co-citations. Twelve references on reviews and mechanisms were regarded as the knowledge base. Four major aspects of beta-cell research included the pathological mechanism of beta-cell failure, the recovery of beta cells, the risk factor related to beta cells, and the physiology of beta cells. Endoplasmic reticulum stress and oxidative stress have been core elements throughout the research in this field. In addition, beta-cell dedifferentiation, inflammation, autophagy, miRNA, and lncRNA are hot topics nowadays. Additionally, stem cell replacement therapies might be the alternative way to reverse beta-cell failure. Restoring beta-cell mass and function will remain a research goal in the future.</p>Conclusion<p>This study provided a comprehensive overview of beta-cell research through bibliometric and visual methods. The information would provide helpful references for scholars focusing on beta cells.</p>

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesBibliométrie, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0310,112
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0840,019

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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