Scientific production on Para Athletics: A bibliometric review
Notice bibliographique
Résumé
Background: A comprehensive evaluation of the scientific production in the sport of Para Athletics, encompassing both quantity and quality, is lacking. Aim: To perform a quantitative and qualitative bibliometric analysis using science mapping techniques, to investigate publication trends, author network clusters, and keyword occurrence linked to the scientific production in the PA sport. Methods: Studies related to PA were identified throughout a search across the databases PubMed, Scopus, and Web of Science (Core Collection). Results: From an initial pool of 2,350 documents, 149 were deemed eligible and incorporated into the study. Most studies were published in the last 10 years, mainly in journals related to the fields of Sport Sciences and Rehabilitation. The keyword analysis revealed 364 unique keywords, 8 distinct clusters, 287 connections. Bibliometric examination unveiled 21 authorship network clusters, comprising 260 links. Countries that contributed with most research (75.7% of all published articles) includes United States, Canada, Brazil, United Kingdom, Germany, Netherlands, Spain, South Africa, Japan, and Australia. Conclusion: Research related to PA has increased exponentially in recent years, particularly in the fields of Sport Sciences and Rehabilitation. Collaborative research (authorship network clusters) seems prevalent, and all continents demonstrated participation in published studies, albeit with different relative contributions.
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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 | 0,034 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,190 | 0,200 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».