Knowledge mapping of population health: A bibliometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, population health has aroused great interest, especially after the outbreak of Covid-19. The related research increases substantially year by year. There are many kinds of research about population health, but few scholars use the bibliometric method to discuss them. Motivated by keeping abreast of emerging trends and critical turns in population health, this study adopts the bibliometric method to analyze the development history and status quo of population health, providing a summary description for it. This study adopts CiteSpace to conduct a bibliometric analysis of publications related to population health in Web of Science from 1971 to 2021. The most productive countries, authors, institutions, and research direction changes are analyzed. The research results show that: First, the number of publications and citations related to population health increases for years, especially in Canada, the United States, the United Kingdom, and Australia. Second, the number of publications by different countries or institutions in population health varies greatly, and they cooperate closely. Third, the co-occurrence of disciplines and keywords in population health is displayed. Finally, this study reveals the primary research force, the major themes, significant milestones, landmarks, and the evolution of the hot fronts. In all, the comprehensive analysis of this study would provide some enlightenment for future research.
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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 | 0,007 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,138 | 0,173 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».