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Enregistrement W4401921748 · doi:10.1192/j.eurpsy.2024.345

A bibliometric analysis of research in the field of forensic psychiatry

2024· article· en· W4401921748 sur OpenAlexaff
Mark Mohan Kaggwa

Notice bibliographique

RevueEuropean Psychiatry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLegal, Health, Environmental and COVID-19 Challenges
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForensic scienceField (mathematics)Forensic psychiatryPsychologyPsychiatryData scienceMedicineComputer scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Forensic psychiatry is a subspeciality that encompasses applying scientific and clinical expertise in legal contexts. As a field of psychiatry, forensic psychiatry has continued to evolve in various jurisdictions. Several journal publications continue to highlight the contributions and works of various psychiatry researchers in this area on scientific development and trends in practice. However, a quantitative assessment of these publications using a bibliometric analysis has yet to be done. Thus, the present study. Objectives Provide a qualitative assessment of the bibliometrics of peer-reviewed research in forensic psychiatry. Methods In this bibliometric analysis, we used Web of Science (the most frequently used database) to identify research articles in forensic psychiatry from inception to December 2023. Analysis was done using citespace and VOSviewer software. Results Five thousand six hundred ninety articles were identified with 115 countries, 4144 institutions and universities, and 1660 authors. The articles were published in 1022 journals (most are specific to the field), and 4707 unique keywords were used to identify relevant articles. Risk assessments, violence, recidivism, psychopathy, and schizophrenia are the main areas researched. Sixteen funding agencies have funded ten or more articles in the field. The studies were mainly from high-income countries and a relatively scant number from low-income countries, especially African countries. Publications with themes on risk assessment tools – such as the HCR-20- appeared predominant across the analyzed publications. Conclusions Research in forensic psychiatry has continued to grow over time. While many jurisdictions across the globe have embraced the field, more effort is needed to promote forensic psychiatry and research in low- and middle-income countries (LMICs). The themes or keywords that emerged from the publications included in this analysis suggest that forensic psychiatry mainly deals with offenders with schizophrenia or psychopathy. Disclosure of Interest None Declared

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

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)0,002
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 enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0380,100
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,350 · 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

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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