大自然揭示了21世纪的前25篇引文论文，结果是出

田·鲁伊（Tian Ruiyy）的《自然》（The Nature）最近翻译成21世纪最提及的论文。令人惊讶的是，成功的主要结果，例如mRNA疫苗，CRISPR基因编辑以及Higgs玻色子的发现不在列表中。清单的真正作用是涉及研究的论文，例如人工智能（AI），系统的方法来提高研究质量，癌症统计和科学软件。但是，导致诺贝尔物理奖获得者的石墨烯实验的角色也使它在列表中。密歇根大学的社会学家米莎·特普利茨基（Misha Teplitskiy）指出：“尽管科学家对理论和经验发现非常重要，但论文的方法在实践中更常见。”在此等级中，该排名的顶部是2016年发表的剩余网络（RESNET）的Microsoft研究NG Microsoft。 ？十个最重要的-21世纪照片来源的ED论文：“自然” AI“自然”的兴起，由五个数据库选择，涵盖了21世纪的一十万篇论文，并根据其中位数的等级进行审查。结果表明，引用数量最多的作用是对Microsoft在2016年发表的Resnet的研究。该技术解决了深层神经网络的信号衰减问题，并为AI突破（例如Alphago，Alphafold and Cantgpt）奠定了基础。 “在此之前，深入的研究并不深入，”其中一位论文说的麻省理工学院副教授凯明说。但是，关于微软的角色是否是最高的引用，MGA仍然有不同的看法。 Google Scholar表明，它提到了254,000次，排名第二。而科学的网络记录了100,000次，排名第三。微软的这种角色不仅是21世纪发表的流行论文。根据本质上的另一项分析，它也对历史上最重要的十大论文。值得注意的是，在21世纪前十大高级论文中，有6个与AI相关的研究。除Resnet外，它还包括：Alexnet纸，该纸在2012年引发了深入研究革命； 2017年提出的“关注就是您所需要的，它已成为大型语言模型的主要部分； 2001年提出的“随机森林”因开放资源和易用性而被广泛闻名。 2023年多伦多大学的计算机科学家杰夫·欣顿（Geoff Hinton）赢得了图灵奖和多伦多大学，他指出，AI论文在报价竞赛中具有自然优势。他说，AI领域的文书工作与大量领域有关，并在21世纪进行了非常快速的发展和大量论文。就在去年，欣顿（Hinton）因其AI工作而获得了诺贝尔物理奖。对这份Alexnet论文的研究的深刻革命具有Hinton撰写的许多品质。实际上，关于AI相关的论文的引用可能比统计数据更多。这是因为在正式同行分析之前，许多AI论文已作为预印本发表，它们的引用数量很复杂。大多数商业数据库都不跟踪预印本，或者试图将其引用与同伴评论的最后一篇文章的引用相结合。荷兰莱顿大学的退休科学计保罗·沃特（Paul Wouters）说，随着引用的预印象变得越来越普遍，可能需要数据库来结合这些引用。该论文具有第二个最受欢迎的科学研究工具是偶然的，因为它显然为研究人员提供了一些重要的内容。本文是科学药剂师托马斯·施密特（Thomas Schmittgen）在2001年提出的一种QPCR数据审查方法。它解决了没有提及技术策略的问题，总共有超过160,000次引用。本文的诞生非常有趣。最初，SCHmittgen提交了一篇论文，其中包括Technoloh PCR数量的数据，该论文允许研究人员在样品中开发DNA量。为了研究数据，他使用了技术-MANU中的计算公式。但是一位审稿人说：“您的论文中不能提及Manu -users。”因此，施密特（Schmittgen）与公式的创建者接触，以发表上述论文。本文确实很受欢迎，因为其公式为生物学家提供了一种在多种疾病（例如药物治疗之前和之后）计算基因活性变化的简便方法。列表中的其他高度提到的科学研究工具包括Crystal结构分析软件SHELX，该软件在第五位排名； Gene Deseq2表达考试工具，排名th -18；以及Python机器学习库Scikit-Learn，排名第15位。由已故英国化学家乔治·谢尔德里克（George Sheldrick）撰写的Pshelx的吸引力主要用于研究X射线图案的传播。UGH分子晶体显示分子原子的结构。谢尔德里克说：“我的工作是教化学，编写这些节目是我的备用娱乐时间。”根据查询数据库，提到该论文在70,000到90,000次之间。应当指出的是，科学家并引用了最具影响力的计划之一，即编码软件本身，并未出现在列表中。 OpenAlex显示，在R编码软件中已经进行了300,000多个参考，但没有记录其他数据库。这可能是因为R开发人员建议用户提及该软件所居住的网站，但是开发人员是从来没有正式的论文。此示例显示了引文的文化和清单。 “如果您编写一个有影响力的计划，请确保发表正式论文，这是提高学术可见性的第一个课程，” Max Planck Institute的科学计量学家Robin Haunschild建议或德国的固体。 21世纪提到的癌症论文和健康研究最高的包括三篇癌症论文，这些论文通常出现在癌症研究论文的引入部分中。其中两个是2018年和2020年的Globocisa报告，世界卫生组织预计，该报告每两年监测一次全球癌症统计数据，在这两篇论文中分别排名第九和第十。法国里昂国际癌症研究所的癌症流行病学家弗雷迪·布雷（Freddie Bray）表示，需要为特定类型的癌症提供发病率或死亡率的研究人员，拥护者和决策者使用了Globocan数据。癌症的第三篇论文试图距离肿瘤中常见主要特征的癌症的复杂性距离。瑞士洛桑的路德维希癌症研究所的研究员道格拉斯·哈纳汉（Douglas Hhanahan）说，这些“癌症的特性”有助于定义整个研究领域。汉汉说，许多学生告诉他，他正在研究癌症。由于这篇评论，拱门：“我感觉就像是摇滚明星。”该论文在列表中排名第四，被称为“精神病学圣经”，是2013年发行的精神障碍诊断和统计手册的第五版。它描述了对思维专业人员的标准造成的标准和抑郁症，包括成瘾和抑郁症，并在全球范围内广泛使用。提高研究质量的第三个排名指南是“主题审查方法”中的作用，这是一种出乎意料的角色，已成为惊人的文献。五月的原始旨在为学生提供技能研究方法，但全世界的学者被采用了清晰的运营框架。多年来，心理学家弗吉尼亚·布劳恩（Virginia Braun）和维多利亚·克拉克（Victoria Clarke）试图教授学生“主题分析”，这是一种技能研究方法。他们发现这种方法的含义和描述很困难。直到今天，他们为S编写了一篇完整读写的论文不仅解释了“主题评论”，Butit还包括一个良好主题评论的标准列表。发表论文后，研究人员开始提及本文中的主题分析方法，这成为了引号。该论文还改变了人们的生活，包括他们在主题评论上的大部分工作以及在世界各地会议上接受邀请的工作。清单上有许多与此案相似的论文，例如对Prisma报告的系统评价和荟萃分析的异质性统计。增加测试在21世纪高度提及的角色列表也反映了一种趋势，这是系统的测试和荟萃分析的增加。在系统的综述中，研究人员结合了所有可以回答特定问题的严格研究，例如合并许多临床试验的数据以确定药物的有效性。这样的研究通常包括荟萃分析，即统计方法t帽子包括数字结果。戴维·莫赫（David Moher）是加拿大渥太华医院研究所的临床流行病学家，其他科学家发现，许多系统的评论都有“较小的报告”。这些研究通常缺乏基本细节，例如临床测试的特定特征或用过的药物的剂量。 2009年，Moher等人。发表了PRISM声明，以解决这些问题。本文提供了27个报告标准的列表，相关研究已建立了一个规范框架。 Prism很快成为报告列表的标准，目前在引文名单中排名第11。随着系统学的数量增加了评论，研究人员开始提及该论文，以证明他们遵循了严格的方法。研究表明，使用PRISMA标准可以提高系统评价报告的质量。但是莫赫还承认，一些设定“利用机构漏洞”的人。尽管他们引用了标准列表，但真的不遵循他们的习俗。另一种方法是随着荟萃分析的发展，在高度引用清单上执行此操作。在2000年代，统计数据朱利安·希金斯（Julian Higgins）和他的同事们开始开发一种能量荟萃分析的各种研究结果的方法。例如，我验证了特定的研究药物是否对不同人群具有相同的影响。当应用于不同情况时，该统计程序可以预测药物或其他干预措施的有效无效。高度提到了团队为改进统计数据设计的论文。这是与Cochrane Systematic Review的整合的一部分 - 此类研究的研究指南。但是希金斯（Higgins）现在是英国布里斯托尔大学（University of Bristol）的证据综合专家，他说他看到了提到该论文的套装，但这是在解释统计数据。 “这在许多方面感到遗憾。这很有趣，但是当他们不了解您的原始意图时，这很尴尬相关参考信息：https：//dii.org/10.1038/d41586-025-01125-9