ANTRENMAN VE EGZERSİZ YAYINLARININ GELİŞİMİ: 1980-2021 DÖNEMİNDE KÜRESEL ÜRETKENLİK VE YAYIN EĞİLİMLERİ
Notice bibliographique
Résumé
Despite the increase in the number of global studies on training and exercise, which have an important place in sports sciences, there are still no bibliometric studies in the literature. This study aims to analyse the scientific articles that have been published on training and exercising by using bibliometric methods. Articles on training and exercise published between 1980 and 2021 were downloaded from the Web of Science (WoS). Spearman correlation coefficient was used for the correlation analysis between the number of articles and some development indicators of the countries. The exponential smoothing was used to estimate the number of articles to be published in the next years. Network visualization maps were used to identify citation analyses and trending topics. A total of 37408 articles were analysed. The top 3 contributing countries to the literature were USA (n=13227), UK (n=4481), Canada (n=3211). The most active journals were Journal of Applied Physiology (n=4338), Medicine and Science in Sports and Exercise (n=3292), Journal of Strength and Conditioning Research (n=2743). The top 3 most active institutions were University of California System (n=696), University of Copenhagen (n=678), University of North Carolina (n=644). The most active contributor to the literature was William J. Kraemer (Number of articles=223). We shared a summary of 37408 articles in this comprehensive bibliometric study on training and exercise. The topics studied in the last decade were determined as resistance training, football, athletic performance, high-intensity interval training, sports, youth, team sports, training load, injury prevention, health, quality of life, exercise therapy, obesity, aerobic exercise, muscle strength, biomechanics, balance, gait, heart rate variability, and hypertension.
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
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».