Trends in Research on Traditional Chinese Health Exercises for Improving Cognitive Function: A Bibliometric Analysis of the Literature From 2001 to 2020
Notice bibliographique
Résumé
Although previous studies have investigated the ability of traditional Chinese health exercises (TCHEs) to improve cognitive function, few have utilized bibliometric analyses to address this topic. We aimed to investigate the current status of and developmental trends in this field from 2001 to 2020. We searched the Web of Science Core Collection (WoSCC) for all research publications on cognitive function in relation to TCHEs. CiteSpace V was used to analyze the number of papers, countries, institutions, journals, authors, and citations. We identified hotspots and trends in the field by drawing co-citation reference and co-occurrence keyword maps. From 2001 to 2020, 406 relevant articles were published in the WoSCC, with a gradual increase in the annual number of publications. The three countries/regions with the most publications were the Chinese mainland, the United States, and Canada. Six universities from China and four from the United States were identified as the top 10 institutions. Most research was conducted at universities. Evidence-based Complementary and Alternative Medicine was identified as the most productive journal. Together, these findings indicate that TCHEs have received increasing attention as a method for improving cognition.
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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 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,100 | 0,151 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».