A Bibliometric and Thematic Analysis of Educational Neuroscience Research in Early Childhood Education, 1970–2024
Notice bibliographique
Résumé
This review employed bibliometric methods to test the meta-data of documents related to educational neuroscience in early childhood education (ECE) published over a period of 55 years, from its beginnings in 1970 to 2024. The study analysed a total of 498 documents. Using bibliometric techniques, it summarised descriptive trends, uncovered the foundational intellectual framework, identified popular themes, and suggested new avenues for future research. Thematic analysis highlighted the evolution of themes across three distinct developmental phases. The integration of bibliometric techniques with thematic analysis offered a comprehensive overview and deeper understanding of the historical, present, and future trajectories of educational neuroscience research in ECE. Research Findings: There has been a notable increase in educational neuroscience publications in ECE, with a significant surge since 2021. The United States, Canada, and China are the leading contributors. Influential research primarily examines the impact of brain injury or neuropsychological deficiencies and the efficacy of intervention programs. The intellectual structure consists of three main research clusters, while conceptual themes focus on neurodevelopment, interventions, and neuro damage. Additionally, eight prominent research fronts were identified. Practice or Policy: The findings have implications for future educational neuroscience research in ECE, methodology, policy, and practice.
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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 | 0,070 | 0,218 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,273 | 0,277 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».