A bibliometric analysis of Tzu Chi Foundation’s research publications using the web of science from 1990 to 2023
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Tzu Chi Foundation, a prominent Buddhist non-profit organization, has significantly contributed to global humanitarian efforts and academic research. However, its scholarly output has not been comprehensively analyzed. Aim of the study: This bibliometric study aimed to analyze the research publications of individuals affiliated with the Tzu Chi academic community, indexed in the Web of Science (WoS) from 1991 to 2023. Material and methods: Data were extracted from the Science Citation Index Expanded edition of the WoS Core Collection. Publications with authors affiliated with Tzu Chi institutions were identified using relevant keywords. Only original articles were included. Bibliometric indicators were assessed using Bibliometrix 4.1 and VOSviewer 1.6.20. Results: A total of 9,510 original articles were published by Tzu Chi affiliates between 1991 and 2023, showing an annual growth rate of 18.7%. The most frequent subject categories were “general and internal medicine”, “pharmacology and pharmacy”, “oncology”, and “biochemistry and molecular biology”. PLoS One was the top published journal. Keyword analysis highlighted apoptosis, inflammation, and stroke as prominent research topics, with emerging areas such as immune checkpoint inhibitors and COVID-19. Conclusions: This bibliometric study provided an overview of the Tzu Chi Foundation's scholarly contributions from 1991 to 2023, showing significant growth in research output and the diversification of research topics. Future efforts should focus on expanding unique research areas such as the Silent Mentor Program, stem cell research and precision medicine, and vegetarian research to enhance Tzu Chi’s global research impact, improve patient care, and foster a compassionate and effective healthcare system.
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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 | 0,006 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,150 | 0,214 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».