Bibliometric Analysis on Antenatal Depression: A Comparison of Research between Web of Science and China National Knowledge Infrastructure
Notice bibliographique
Résumé
Background: Antenatal depression (AD) has adverse effects on mothers and children. While pregnant women in China are given less attention in terms of their mental health, in contrast, AD has resulted in increased interest at the international level. Methods: This study reviewed 1881 studies on AD from the Web of Science (WOS) and China National Knowledge Infrastructure (CNKI), using the bibliometric method in CiteSpace, to systematically analyze the research status, research hotspot, and potential trends of research on AD in China and abroad. Results: The results showed that: (1) There are 511 papers from the United States, followed by 210 from England, 136 from Australia, and 116 from Canada. Furthermore, articles from these four countries have the highest influence. And that the quantity and influence of papers published in China are relatively low; (2) Institution with the most publications is located in England, and those with the most influence are located in Australia and the United States; there are few Chinese institutions that publish on AD; (3) Literature on WOS clustered 7 hot topics, while documents on CNKI clustered 6, with similarities and differences; (4) With the passage of time, the researches of AD on CNKI gradually focused on the investigation and intervention of specific groups, while researches on WOS tend to consistently explore the biological and psychological mechanism and variety of intervention measures. Conclusions: It is the goal of China’s research to further explore the mechanisms and influencing factors of AD in order to better implement diversified interventions and improve the quality of life for mothers with AD and their offspring.
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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 | 0,008 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,164 | 0,228 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».