Sosyal Hizmet Alanında “Evsiz” Kavramını İçeren Araştırmaların VOSviewer ile Bibliyometrik Analizi
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this research is to make a bibliometric analysis of the articles including the concept of ‘homeless’ in the field of social work. Web of Science (WoS) was used as the database and VOSviewer was used as the data analysis program. The research dataset was created on 15.03.2024. A bibliometric analysis was conducted on 2710 articles within the WoS database, focusing on journals indexed in SSCI, SCI-Expanded, ESCI, and AHCI under the social work category. According to the results of the research, the first article containing the concept of homeless in the field of social work belongs to 1982. The countries with the highest number of publications and citations are the USA, Canada and the UK. The University of Toronto, the University of Denver and the University of Southern California are the institutions producing the most research on homelessness, while the most cited institutions are New York University, the University of Toronto and the University of Denver. These universities lead in homelessness research due to their high volume of published and cited authors. The three most published authors are Ferguson, Bender and Tsai, and the three most cited authors are Shinn, Ferguson and Culhane. Beyond “homelessness”, the most frequently used keywords are “mental health”, “housing”, “homeless youth”, “poverty” and “foster care”. Mental health in homeless people is related to housing support, severe mental illness, trauma, health and social care. The concept housing has strong associations with words such as family, youth homelessness, health, foster care and child welfare. The three most frequently referenced themes in articles are the difficulties experienced by the homeless (housing, mental health, substance abuse, poverty), homeless social groups (homeless children, homeless youth, homeless women) and services for the homeless (foster care, housing support, housing-first, shelter). In the last decade, there has been an increase in interest in foster care services for homeless people (shelter, staircase model and housing-first).
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 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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».