Global Research Trends on Prosocial Behaviour: A Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This article describes a quantitative investigation of prosocial behaviour (PSB) research in bibliometric analysis. This bibliometric study focuses on the global research trends followed using Scopus Database. The main variables used for analyses of this study were by year, source, affiliation, author, country, area of a subject, and document type. The analysis of CiteScore, total publications, total citations, and h-index was done to rank the top contributors. The first research article on PSB was published in 1967, followed by the most recent publications in 2020. A total of 3,644 publications have been found during these 53 years. The author keywords and co-occurrences have been represented by bibliometric maps using VOSviewer 1.6.16. This study found an increase in the research trend for PSB, which was mainly published in seven (7) different publishers' journals. Amongst these, American Psychological Association, Wiley, and Frontiers are the three top publishers with 4.61%, 4.23%, and 4.21% contribution to the total publications. Findings regarding the top 15 most prolific authors showed that most of the authors related to PSB were from the United States, followed by Italy, Canada, and only one from Netherlands, Germany, and Chile. Further, most of the PSB research work was done in psychology. Overall, this study provides an evidence base, highlighting global trends and directions of research work published on PSB, adding value to the existing body of knowledge, and paving the way for future researchers.
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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 | 0,013 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,150 | 0,199 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».