A BIBLIOMETRIC ANALYSIS OF HEALTH DIPLOMACY RESEARCH BASED ON VOSVIEWER AND CITESPACE
Notice bibliographique
Résumé
Research on health diplomacy not only deepens global health governance but also enhances the sharing of information and resources in the field of public health. A bibliometric study was conducted on health diplomacy works published between 1993 and 2023 with “health diplomacy”, “medicine diplomacy”, “health and foreign policy”, or “vaccine diplomacy” as the keywords. VOSviewer and CiteSpace were used to perform the bibliometric analysis. A total of 2,216 articles from the Web of Science database were analyzed. Results found that the United States held a prominent and influential position in health diplomacy studies, followed by China, the United Kingdom, and Australia. The London School of Hygiene & Tropical Medicine, the University of Toronto, and Harvard University were the top three research institutes for health diplomacy. The article from Feldbaum et al. (2010) served as the representative and symbolic reference. These findings showed that topics including power, Covid-19, security, soft power, WHO, vaccine diplomacy, and governance, though with shorter spans, were the focal points in recent years. In addition, health diplomacy research exhibited interdisciplinary, cross-cutting, and temporal characteristics closely related to factors such as politics, economics, environment, and public goods.
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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 | 0,015 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,319 | 0,357 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».