The Mapping Knowledge Analysis of Exercise Intervention for Drug Dependence Research at Home and Abroad
Notice bibliographique
Résumé
Based on the 542 articles with the theme of “exercise intervention and drug dependence” from 1991 to 2018 included in WOS core collection database, this study analyzed the annual output quantity, country/region,high-yield authors, subject distribution, high-frequency keywords, keywords time zone view, high-frequency classical literature, etc. by using CiteSpace, as a mean of visualization. The purposes of this study were to analyze structural characteristics, quantitative relation, research hotspots and evolution in the field of exercise intervention and drug dependence. RESULTS: The number of publications on exercise intervention and drug dependence was on the rise. The United States, the United Kingdom and Canada were in the world leading position in the exercise intervention and drug dependence, and Shanghai University of Sport occupied the dominating position in China. Universities and hospitals were the important positions. The research involved several interdisciplinary subjects, such as neuroscience, drug abuse, public environment and occupational health, pharmacology and sports science, etc. The research hotspots focused on tobacco and alcohol-dependent population, mainly taking exercise intervention or physical activity as the independent variable, withdrawal symptoms, behavioral cognition, craving degree, health risk and other indicators as the dependent variable, with little research on drug dependence population, especially the optimal form and neural mechanism of exercise intervention were still unclear.
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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 | 0,006 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,094 | 0,097 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».