Trends in Research on Traditional Chinese Health Exercises for Improving Cognitive Function: A Bibliometric Analysis of the Literature From 2001 to 2020
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,088 | 0,261 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle