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Enregistrement W3089570069 · doi:10.33448/rsd-v9i10.8624

Lifestyle risk behaviors of university students: a bibliometric analysis

2020· article· en· W3089570069 sur OpenAlexaff
Tássia Teles Santana de Macêdo, Debra Sheets, Wilton Nascimento Figueredo, Michaela Eickemberg, Jules Ramon Brito Teixeira, Fernanda Carneiro Mussi

Notice bibliographique

RevueResearch Society and Development · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth and Lifestyle Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésSciELOWeb of scienceObesityPopulationInstitutionGerontologyPsychologyEnvironmental healthMEDLINEMedicineSocial sciencePolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Examine the evolution of publications on the lifestyle risk behaviors of university students. Methods: Bibliometric research was carried out on using 9011 articles retrieved from the SciELO and Web of Science database. The analyses included, the trend of the production, the most productive countries, journals, institutions, and the relevant information was extracted based on frequency of co-occurrence of keywords between 2009 and 2019 using the bibliometric software, namely VantagePoint, VOSviewer, NetDraw and UCINET. Results: The study revealed a significant concentration of publications between 2014 and 2018 in North American countries, especially the United States. However, the most productive institution was the University of São Paulo (Brazil). Stress, physical inactivity, obesity, and smoking were the risk behaviors most used as keywords in the articles, and these have a strong relationship with other keywords subsets related to mental health, forms of treatment, the study population and lifestyle behaviors. Conclusion: The scientific map of lifestyle risk behaviors among university students was supported by exhaustive research. It was possible by the establishment of research networks between the various centers of knowledge production, especially with the American researchers.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devishigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,888
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,1120,129
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,192
Tête enseignante GPT0,504
Écart entre enseignants0,313 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Bibliométrie

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet · Autre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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