Research Status and Trends in Retirement Communities: A bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
In the context of global aging, the study of retirement communities has attracted the attention of scholars. However, there needs to be more systematic bibliometric studies. This study aims to sort out the current research status of the retirement community and explore research trends. This study adopts a bibliometric approach, using the Web of Science Core Collection (WoSCC) as a database, VOSviewer to analyze research collaboration networks, and CiteSpace to analyze keyword co-occurrences. The study’s conclusion showed that the significant scholars are Ayalon, Resnick, Bennett, Royall, Courtin, and Knapp. The major journals are the Journal of the American Geriatrics Society, Gerontologist, and Journal of Applied Gerontology.The main research areas are Geriatrics Gerontology, Public Environmental Occupational Health, and Nursing. The primary research countries are the United States, Canada, and China, with the United States leading the way. The study found that the author’s research collaboration network was more active, with Bolling as the bridge author. Institutional collaboration networks were also active, with the University of Washington’s research collaboration network being the most prominent. The research collaboration networks between countries (regions) needed to be more expensive. There are three possible research trends in retirement community research: (1). naturally occurring retirement community (NORC); (2). aging in place; (3). continuing care retirement community (CCRC); (4). physical activity.
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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 | 0,009 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,172 | 0,222 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».