Analysis and mapping of literature on child marriage published in peer-reviewed journals (1983 – 2022)
Notice bibliographique
Résumé
Child marriage, a stark disruption of the traditional childhood experience, remains a pressing concern, yet the scientific exploration of this complex issue has been surprisingly overlooked in terms of comprehensive analysis and mapping. This study aimed to bridge this gap by conducting an extensive examination and mapping of child marriage literature within peer-reviewed journals. Employing the powerful Scopus database, the study combed through research articles spanning from 1983 to 2022. Both quantitative and qualitative analyses were applied to uncover research trends and content patterns. The search string led to the retrieval of 964 relevant documents, revealing a nearly equal distribution between medical and social science subject areas. The analysis yielded several crucial findings. Firstly, it became evident that the current volume of research on child marriage, considering the prevalent rates and impact, falls considerably short of being adequate. A notable surge in research output was detected in the most recent five-year span (2018–2022), likely in response to the global commitment to sustainable development goals. Despite countries with high child marriage rates contributing relatively less to the research landscape, specific nations like India, Bangladesh, Ethiopia, and Nigeria left a noticeable imprint. Furthermore, high-income countries, including the US, the UK, Canada, and Australia, demonstrated significant involvement primarily through international research collaborations with scholars in high child marriage rate regions. Equally noteworthy is the revelation that the field of child marriage is a convergence of scholarly efforts from both the social and medical sciences. Notably, the University of California San Diego played a pivotal role in shaping and fostering research in this domain. In conclusion, the urgency of eliminating all detrimental practices against girls necessitates heightened research efforts, deeper collaboration, and a more holistic approach.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».