Progress and Prospects of Research on the Impact of Mental Health of Youth Sailors—A Bibliometric-Based Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The mental health of youth sailors has garnered increasing attention from both coaches and researchers, as evidenced by the growing appearance of related keywords in scientific literature. Despite this rising interest, no studies have yet specifically focused on the mental health of this population. Methods: This study conducted a bibliometric analysis of 315 articles retrieved from the Web of Science database. These articles were analyzed to identify trends, influential authors, institutions, and regions in the field of youth sailor mental health. Results: The analysis yielded several key findings: (1) Depression, anxiety, and mental health disorders are the primary areas of focus in the literature on youth sailors’ mental health; (2) Rosemary Purcell is identified as the most influential author in this domain; (3) the University of Melbourne, Orygen, and Deakin University are the top three contributing institutions; (4) Australia, the USA, Canada, China, and England are the five most prominent regions involved in this research. Conclusions: This study provides a comprehensive overview of current research on the mental health of young sailors. By emphasising the most influential contributors and research trends, it aims to raise awareness amongst coaches and researchers, eventually supporting efforts to improve the mental health of young sailors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,077 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».