Global trends and hot topics in electrical stimulation of skeletal muscle research over the past decade: A bibliometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Over the past decade, numerous advances have been made in the research on electrical stimulation of skeletal muscle. However, the developing status and future direction of this field remain unclear. This study aims to visualize the evolution and summarize global research hot topics and trends based on quantitative and qualitative evidence from bibliometrics. Methods Literature search was based on the Web of Science Core Collection (WoSCC) database from 2011 to 2021. CiteSpace and VOSviewer, typical bibliometric tools, were used to perform analysis and visualization. Results A total of 3,059 documents were identified. The number of literature is on the rise in general. Worldwide, researchers come primarily from North America and Europe, represented by the USA, France, Switzerland, and Canada. The Udice French Research Universities is the most published affiliation. Millet GY and Maffiuletti NA are the most prolific and the most co-cited authors, respectively. Plos One is the most popular journal, and the Journal of Applied Physiology is the top co-cited journal. The main keywords are muscle fatigue, neuromuscular electrical stimulation, spinal cord injury, tissue engineering, and atrophy. Moreover, this study systematically described the hotspots in this field. Conclusion As the first bibliometric analysis of electrical stimulation of skeletal muscle research over the past decade, this study can help scholars recognize hot topics and trends and provide a reference for further exploration in this field.
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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 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,123 | 0,174 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».