Mapping Neuroscience in the Field of Education through a Bibliometric Analysis
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
This study aimed to explore the core knowledge topics and future research trends in neuroscience in the field of education (NIE). In this study, we have explored the diffusion of neuroscience and different neuroscience methods (e.g., electroencephalography, functional magnetic resonance imaging, eye tracking) through and within education fields. A total of 549 existing scholarly articles and 25,886 references on neuroscience in the field of education (NIE) from the Web of Science Core Collection databases were examined during the following two periods: 1995-2013 and 2014-2022. The science mapping software Vosviewer and Bibliometrix were employed for data analysis and visualization of relevant literature. Furthermore, performance analysis, collaboration network analysis, co-citation network analysis, and strategic diagram analysis were conducted to systematically sort out the core knowledge in NIE. The results showed that children and cognitive neuroscience, students and medical education, emotion and empathy, and education and brain are the core intellectual themes of current research in NIE. Curriculum reform and children's skill development have remained central research issues in NIE, and several topics on pediatric research are emerging. The core intellectual themes of NIE revealed in this study can help scholars to better understand NIE, save research time, and explore a new research question. To the best of our knowledge, this study is one of the earliest documents to outline the NIE core intellectual themes and identify the research opportunities emerging in the field.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,055 | 0,503 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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