Geriatric and Gerontology Research: A Scientometric Investigation of Open Access Journal Articles Indexed in the Scopus Database
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Scientometric analyses of specific topics in geriatrics and gerontology have grown robustly in scientific literature. However, analyses using holistic and interdisciplinary approaches are scarce in this field of research. This article aimed to demonstrate research trends and provide an overview of bibliometric information on publications related to geriatrics and gerontology. METHODS: We identified relevant articles on geriatrics and gerontology using the search terms "geriatrics," "gerontology," "older people," and "elderly." VOSviewer was used to perform bibliometric analysis. RESULTS: A total of 858 analyzed articles were published in 340 journals. Among the 10 most contributory journals, five were in the United States, with the top journal being the Journal of the American Geriatrics Society. The United States was the leading country in research, followed by Japan, Canada, and the United Kingdom. A total of 5,278 keywords were analyzed. In the analysis of research hotspots, the main global research topics in geriatrics and gerontology were older adults (n=663), education and training (n=471), and adults aged 80 years (n=461). These were gradually expanded to include areas related to caring for older adults, such as geriatric assessments (n=395). CONCLUSION: These results provide direction for fellow researchers to conduct studies in geriatrics and gerontology. In addition, they provide government departments with guidance for formulating and implementing policies that affect older adults, not only in setting academic and professional priorities but also in understanding key topics related to them.
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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 | 0,030 | 0,142 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,212 | 0,291 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».