Bibliometric analysis of global research on the rehabilitation of spinal cord injury in the past two decades
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: We aimed to build a model to qualitatively and quantitatively evaluate publications of research of spinal cord injury rehabilitation from 1997 to 2016. Methods: Data were obtained from the Web of Science Core Collection on October 6, 2017. We conducted a qualitative and quantitative analysis of publication outputs, journals, authors, institutions, countries, cited references, keywords, and terms by bibliometric methods and bibliometric software packages. Results: We identified 5,607 publications on rehabilitation of spinal cord injury from 1997 to 2016, and found that the annual publication rate increased with time. The Archives of Physical Medicine and Rehabilitation published the largest number of literature, the most active country was USA, the most active institution was University of Washington, and Post MWM was the leading author. Keyword analysis indicated that life satisfaction, muscle strength, wheelchair training, walking, gait, and others were the hot spots of these research studies, whereas classification, exoskeleton, plasticity, and old adult were research frontiers. Conclusion: This bibliometric study revealed that research on rehabilitation of spinal cord injury is a well-developed and promising research field. Global scientific research cooperation is close. However, higher quality research is needed. Our findings provide valuable information for researchers to identify better perspectives and develop the future research direction. Keywords: scientific collaboration network, co-citation network, keywords co-occurrence network, journal analysis, cited reference analysis
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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 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,179 | 0,282 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».