Worldwide productivity and research trend of publications concerning electroactive materials and spinal cord injury: A bibliometric study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: We investigated the current state and trends in the area during the previous 10 years using bibliometric approaches to evaluate the global scientific output of research on electroactive materials and spinal cord injury. Methods: Studies on spinal cord injury in electroactive materials that were published between 2012 and 2022 were located using the Web of science (WOS) datebase. The software programs bibliometrix R-package and CiteSpace were used to do quantitative analyses of annual publications, nation, author, institution, journal source, co-cited references, and keywords. The studies were categorized by the research’s main points using a qualitative analysis, and publications having more than 10 citations each year. Results: In the final analysis, 1,330 relevant papers or reviews were included. There is an increased tendency in both the average annual citation rate and the number of publications in the discipline. The United States and the University of Toronto are the countries and institutions that have contributed the most to this discipline, respectively. The majority of authors are from the China and United States. Zhang Y is the author with the most published articles and holds the top position in the cited author h-index species. The journal with the highest number of published articles is “Disability and rehabilitation”; the journal is divided into four main areas including physics, materials, chemistry, molecular, and biology. The keyword analysis revealed a shift in research hotspots from schwann cell, fracture, and urinary disorders to carbon-based materials, functional recovery, and surgery. Analysis of qualitative data revealed that the role and mechanism of injectable conductive hydrogels in spinal cord healing after damage is a hot topic of current study, with the mechanism primarily focusing on the inhibition of oxidative stress (Nrf2) and apoptosis (Casepase 3). Conclusion: Our bibliometric analysis indicates that research on electroactive materials for spinal cord injury remains an active field of study. Moreover, contemporary research is concentrated on carbon-based materials, functional rehabilitation, and surgery.
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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 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,126 | 0,177 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».