Research hotspots and new trends in the impact of resistance training on aging, bibliometric and visual analysis based on CiteSpace and VOSviewer
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Resistance training (RT) can intervene in aging, which can effectively improve trainees’ life. However, unhealthy living habits such as irregular life, obesity and hyperlipidemia, and chronic diseases lead to a significant decline in the energy level of the population, seriously affecting the health of the population. Our research identifies the research hotspots of RT to intervene in aging from the perspective of bibliometrics, predicts research frontiers and development trends, and provides more perspectives for research on aging populations. Methods In this study, we used CiteSpace and VOSviewer visualization software to draw the scientific knowledge map of countries/regions, institutions, authors, co-occurrence keywords, and co-cited references of published articles, and explore the Web of Science core collection database all about the RT intervention aging research status, hotspots, frontiers, and development trends of articles on aging. Results Among the 760 articles that meet the inclusion criteria, the number of articles published and the frequency of citations have increased steadily in the past 5 years. Judging from the countries/regions, institutions, scholars, and journals that published articles, the ones with the largest numbers are the USA, Univ Estadual Londrina, Cyrino ES, and Exp Gerontol. The ones with the highest influence are England, Univ Arkansas Med Sci, Frontera WR, and Biochem Biophys Rep Co. The top five co-occurrence keywords of include exercise, strength, resistance training, skeletal muscle, and muscle strength. The research frontier is physical function. Conclusion In the field of RT intervention aging research, relevant scholars deserve further in-depth research and exploration. The United States, Brazil, Canada, and other economically developed countries/regions, institutions, and authors have greater influence and productivity. These quantitative research results can provide references for relevant scholars’ follow-up research and government departments to formulate and modify health policies or measures.
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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 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,178 | 0,184 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».