Bibliometric Analysis of <i>Cannabis sativa</i> Research: Trends, Challenges, and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The use of medical Cannabis remains unregulated in several countries due to the scarcity of clinical studies with high scientific evidence that establish safety and efficacy of Cannabis products. This study aimed to comprehensively analyze how knowledge has been created in this field, as well as perform a bibliographic mapping to identify knowledge gaps, and investigate key authors and journals that have significantly contributed to advancing our understanding of Cannabis . Method: The study protocol was registered in the International Prospective Register of Systematic Review (CRD42020223084). A systematic search was conducted in the Cochrane Central Register of Controlled Trials, Lilacs, Google Scholar, PubMed, SciELO, Scopus, and Web of Science databases. The bibliographic analysis and mapping were registered using the VOSviewer, Sci2tool, CiteSpace, and PoP software. Results: The systematic search identified 27,597 records, with 17,020 duplicates, resulting in a total of 10,577 articles included. The authors who published the most were Marilyn Ann Huestis ( n =108) and Sagnik Bhattacharyya ( n =71), while Elisaldo A. Carlini and Raphael Mechoulam published 8 and 22 articles, respectively. The journals Drug and Alcohol Dependence ( n =297), Psychopharmacology ( n =159) and Addictive Behaviors ( n =150) were the ones that published the most on Cannabis . The journals suggest that the articles are correlated with the adverse and toxicological effects of recreational Cannabis use; however, most articles focus on medical Cannabis . The peak of publications was in 2021 ( n =1,481). The countries that published the most were the United States ( n =9,735), while Brazil occupied the 11th position ( n =422). Most publications were carried out in “Pharmacology and Pharmacy” (11.31%), followed by “Psychiatry” (7.66%) and “Medicine” (5.80%). The areas of “Neurosciences” (1.59%), “Biochemistry,” “Genetics,” and “Molecular Biology” (0.79%) were little explored. Conclusion: This study captured the characteristics of publications about Cannabis and clinical studies in the scientific literature, yielding >10,000 articles, representing a large literature review, to date. Therefore, the most productive countries included the United States, the United Kingdom, and Canada, while the most productive authors were Marilyn Ann Huestis and Sagnik Bhattacharyya, with a peak of publications in 2021. Finally, the most chosen journals were Drug and Alcohol Dependence and Psychopharmacology .
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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 | 0,011 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,337 | 0,359 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».