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Enregistrement W4396957358 · doi:10.52768/2691-7785/1150

Bibliometric Analysis of the Relationship Between Breast Cancer and Exercise Based on Citespace

2024· article· en· W4396957358 sur OpenAlexaboutno aff
Ning Zhang, Seung Soo Baek

Notice bibliographique

RevueJournal on Surgery · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerTimelineBibliometricsWeb of scienceMedicineCancerMeta-analysisInternal medicineLibrary scienceGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to conduct a bibliometric analysis of the literature on the relationship between breast cancer and exercise using Citespace software, in order to explore the research hotspots, trends, and deficiencies in this field. Relevant literature including keywords such as “breast cancer” and “exercise” was retrieved from the Web of Science database and analyzed using Citespace software for data processing and visualization. The main conclusions of this study are as follows: In co-occurrence analysis of keywords, researchers mainly focus on the prevention, rehabilitation, and treatment of breast cancer, as well as the effects of different types of exercise on breast cancer. Meanwhile, the cooccurrence patterns of keywords in studies related to exercise and breast cancer indicate an increasing attention to the relationship between breast cancer and exercise, making it gradually one of the hotspots in breast cancer research. The timeline of keywords and burst detection analysis show that researchers have increasingly focused on the relationship between breast cancer and exercise in recent years, with research intensity showing an increasing trend year by year. Furthermore, in recent years, researchers have begun to emphasize the role of exercise in breast cancer rehabilitation, rather than just prevention and treatment. Discipline analysis indicates that research in this field involves multiple disciplinary areas, including medicine, oncology, sports science, nutrition, etc. Additionally, an analysis of papers published by country reveals that the United States leads in research on the relationship between breast cancer and exercise, followed closely by the United Kingdom, China, Canada, Australia, and other countries. Conclusion: Literature on the relationship between breast cancer and exercise shows a trend of increasing quantity year by year. However, there are still some deficiencies in this field, such as lack of uniform research methods, overly limited research samples, and insufficient rigor in research results. Therefore, further strengthening research on the relationship between breast cancer and exercise is highly necessary.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devismedium
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0470,085
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Bibliométrie

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet · Autre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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