GLOBAL RESEARCH PATTERNS IN ORGAN DONATION: A BIBLIOMETRIC PERSPECTIVE
Notice bibliographique
Résumé
This bibliometric analysis examines global research trends in organ donation, using data from 813 articles extracted from the Scopus database. Organ donation remains a crucial area of study, involving ethical, cultural, and medical challenges that influence public policy, healthcare practices, and donor participation worldwide. However, despite its significance, there is limited understanding of how research on this topic is distributed globally, particularly regarding collaborative networks and keyword usage. This study addresses that gap by analyzing publication volume, keyword patterns, and country-based co-authorship. Using Scopus Analyzer and VOSviewer software, thematic clusters were identified, highlighting frequent keywords such as "ethics," "organ transplantation," and "informed consent," which collectively reveal a strong focus on ethical and procedural dimensions of organ donation. Analysis of co-authorship patterns revealed that the United States (US) leads in research output and international collaboration, followed by the United Kingdom (UK), Canada, and Germany, each contributing region-specific insights into ethical, cultural, and policy aspects. The high citation rates for countries like the US and the UK suggest these regions are central to shaping global discourse. Overall, the findings emphasize a need for greater global collaboration to address the diverse ethical and cultural contexts of organ donation, ultimately aiming to bridge gaps in donor availability and foster equitable healthcare policies worldwide. This bibliometric study offers a comprehensive overview of current research patterns, providing insights that may inform future studies and international initiatives in organ donation research.
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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 | 0,018 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,212 | 0,356 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».