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Enregistrement W4409380463 · doi:10.1177/10436596251330291

Thirty-Five Years of Knowledge in Transcultural Nursing: A Bibliometric Analysis of <i>Journal of Transcultural Nursing</i>

2025· article· en· W4409380463 sur OpenAlexaboutno aff
Turgay Yalcinkaya, Erkan Ünsal

Notice bibliographique

RevueJournal of Transcultural Nursing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCultural Competency in Health Care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranscultural nursingBibliometricsNursingMEDLINENursing researchMedicineHealth careLibrary sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: This bibliometric analysis aims to examine articles published in Journal of Transcultural Nursing ( JTCN ), between 1989 and 2024. Method: This study analyzed 1,675 JTCN publications from 1989 to 2024 using Scopus as a data source. Performance analysis and scientific mapping techniques were used for bibliometric metadology. Analyses were performed with VOSviewer and Bibliometrix software. Results: In total, 1,675 articles were included in the study. The most prolific authors are Leininger, M., Boyle, J.S., Pacquiao, D.F., and Zoucha, R. The leading countries in terms of number of publications are the United States, Canada, and Australia. According to the co-occurrence analysis, six research themes emerged. In addition, it was determined that “nursing care,” “COVID-19,” “social determinants of health,” “health equity,” and “refugees” were trending topics. Discussion: Our findings can provide nurses and academicians with ideas on the subject by identifying trending topics and leading researchers in JTCN .

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Bibliométrie
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,659
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0220,079
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,360 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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