Research status, hotspots, and implications of seasonal affective disorder: A bibliometric analysis based on CiteSpace and VOSviewer
Notice bibliographique
Résumé
The objective was to determine the research status and hotspots of seasonal affective disorders (SAD) based on bibliometric tools, which will contribute to the further research in this field. We used bibliometric tools CiteSpace and VOSviewer to conduct visual quantitative analysis on 465 SAD literatures in the Web of Science core database from 2008 to 2023 from multiple perspectives such as collaboration network, keywords, and literature citations. At the same time, we used Microsoft Word to make relevant tables. The publication of SAD-related literature has been on the rise in the past 15 years, countries with high production of SAD literature are mainly concentrated in the United States, Austria, and Canada, and certain cooperative relationships have been established between various institutions and scholars. Research keywords in our study are mainly limited to pathogenesis ("Photoperiod," "exposure," "winter," "serotonin transporter," and "creb") and treatment measures ("light therapy" and "melatonin"). In recent years, literature research hotspots mainly focus on the treatment of SAD with light therapy, the application of exogenous drugs, the biological clock mechanism of SAD pathogenesis, the relationship between SAD and inflammation, etc. The correlation between SAD and sleepiness and alternative treatments to light therapy may be future research hotspots. The research results reveal the future research focus of SAD. There is a considerable interest in the photoperiodic pathogenesis of SAD, light therapy and its alternative therapies, and there is still hope for further exploration. Substantial research into evidence-based prevention as well as treatment strategies is necessary to improve outcomes.
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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 | 0,015 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,304 | 0,330 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».