Mapping Maternal Health in the New Media Environment: A Scientometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The new media provides a convenient platform to access, use and exchange health information. And as a special group of health care, maternal health care is still of international concern due to their high mortality rate. Scientific research is a good way to provide advice on how to improve maternal health through stringent reasoning and accurate data. However, the dramatic increase of publications, the diversity of themes, and the dispersion of researchers may reduce the quality of information and increase the difficulty of selection. Thus, this study aims to analyze the research progress on maternal health under the global new media environment, exploring the current research hotspots and frontiers. METHODS: A scientometric analysis was carried out by CiteSpace5.7.R1. In total, 2270 articles have been further analyzed to explore top countries and institutions, potential articles, research frontiers, and hotspots. RESULTS: The publications ascended markedly, from 29 in 2008 to 472 publications by 2020. But there is still a lot of room to grow, and the growth rate does not conform to the Price's Law. Research centers concentrated in Latin America, such as the University of Toronto and the University of California. The work of Larsson M, Lagan BM and Tiedje L had high potential influence. Most of the research subjects were maternal and newborn babies, and the research frontiers were distributed in health education and psychological problems. Maternal mental health, nutrition, weight, production technology, and equipment were seemingly hotspots. CONCLUSION: The new media has almost brought a new era for maternal health, mainly characterized by psychological qualities, healthy and reasonable physical conditions and advanced technology.
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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 | 0,033 | 0,147 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,139 | 0,190 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».