Visualizing the evolution of touchscreen research by scientometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to present recent trends in touchscreen research through scientometric analysis. Devices with touchscreen are powerful tools for performing specialized operations. The touch screens of tablets, smartphones, laptops and television play an important role in teaching, learning and research. Design/methodology/approach The data was collected from Web of Science database from 2011 to 2021 and analysed using MS-Excel and VOSviewer software. After analysing 389 research papers, the authors identified the high impact journals, collaboration of countries, institutions, authors and growth trend of publications. Analysing the most used keywords, country-wise distribution of publications and research collaboration between institutions will help interpret the research trends in the selected time span. Findings The publications show an increase in number over the years from 2011 to 2021. Among the countries, USA has the highest number of 127 articles published, followed by England (61) and Canada (30). The results showed that the multiple authorship pattern in touchscreen publication is high when compared to single authors. The institutional analysis indicated that the organizations publishing more than five documents in the area were mostly from United Kingdom, Australia, USA and Korea. Timeline visualizations identified prominent keywords like touchscreen, performance, operant platform, Alzheimer’s disease, etc. in the subject. Interdisciplinary research is dominant in the subject, as seen from the most preferred journals and keywords. Research limitations/implications The analysis does not include a comprehensive coverage of the research output, as only Web of Science database from 2011 to 2021 in a 10-year period is included. Practical implications The study would benefit stakeholders, including manufacturers and researchers alike, to know the future of touchscreen research. Social implications This study is pertinent to socio-psychological fields because touchscreen technology encourages social connection among older persons and may help foster early literacy skills. Originality/value This paper will provide an understanding of the global developments in touchscreen research with recommendations for future research.
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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 | 0,025 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,125 | 0,143 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| 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 | 0,002 |
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 ».