Review of Loneliness Research Published within 2024-2025: A Bibliometric Analysis and its Implications in India
Notice bibliographique
Résumé
This study utilizes Bibliometric analysis, extracted from the Scopus database and employs VOSviewer, to explore the global landscape of recent loneliness research from 2024 to 2025.Extracting 396 publications through keyword searches "Loneliness" in title and abstract, the analysis reveals a significant concentration of research output from Western nations, including the USA, UK, and Canada, alongside notable contributions from China and Australia.This highlights the perceived public health importance of loneliness in these regions.However, absence of India among the top 11 publishing countries is observed, despite its vast and diverse population.This absence suggests a potential research gap in addressing loneliness within the Indian context.The co-occurrence of keywords elucidates dominant thematic areas, with clusters emphasizing the mental health implications of loneliness, particularly among vulnerable groups like older adults.The pandemic's impact on adolescent mental health is also prominently featured, with clusters like "adolescents," "Covid-19," and "mental health."These global research trends raise critical questions about their applicability and scope for research in India.The study highlights the necessity to examine the unique challenges faced by India's population with regard to loneliness, considering factors like evolving family structures, work life imbalance and limited social support.Similarly, the impact of Covid-19 on the mental health of the population India must be understood within the context of existing social inequalities and resource limitations.The findings propose for a deeper investigation into the dimensions of loneliness with special reference to India.
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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 | 0,012 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,173 | 0,237 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».