Visualising and analysing the research trends of dietary fiber: a bibliometric study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The increasing recognition of dietary fiber’s health benefits has driven extensive research in this area. However, with the growing volume of studies, tracking emerging trends and identifying key research directions can be challenging. This study employs CiteSpace and bibliometric analysis to examine 21,434 articles from the Web of Science database, providing a comprehensive overview of dietary fiber research from 2010 to 2024. Major outcomes reveal that research in dietary fiber has shown a steady upward trend, particularly in the last five years, with China and the United States contributing the most publications. Canada, however, exhibits the highest centrality in global cooperation. The analysis identifies Nutrients, Foods, and Food Chemistry as the top journals publishing dietary fiber research. Prolific authors, such as Gidley and Zhang, along with leading institutions like the Consejo Superior de Investigaciones Cientificas and the United States Department of Agriculture, are highlighted. Keyword co-occurrence analysis reveals research hotspots, including the functional characteristics of dietary fiber, its relationship with intestinal health, and its application in functional foods. Emerging trends focus on the development of new dietary fibers, interaction mechanisms with intestinal flora, and the role of dietary fiber in chronic disease prevention. These insights offer valuable guidance for future research directions and practical applications in nutrition and health-related industries.
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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 | 0,007 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,128 | 0,160 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».