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Enregistrement W4410446285 · doi:10.12688/f1000research.159117.3

Women's studies in the Latin American context: a bibliometric approach

2025· preprint· en· W4410446285 sur OpenAlexaboutno aff
Jackeline Valencia, Ada Gallegos, Jeri Gloria Ramón Ruffner, Ezequiel Martínez Rojas, Alejandro Valencia-Arías, Martha Benjumea-Arias, Lucía Palacios-Moya

Notice bibliographique

RevueF1000Research · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Humanities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpen peer reviewPlant biologyContext (archaeology)Latin AmericansBibliometricsPhysiologyMedicineBiologyNeuroscienceLibrary scienceGeographyPolitical scienceBotanyComputer scienceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Women's studies in Latin America are transcendental because they make visible and challenge gender inequalities to achieve a more just and equitable society. However, despite this, there are still many research gaps, for which the objective is to examine the trends in research on women's studies in Latin America. Methods: An exploratory methodology based on bibliometric analysis is proposed to evaluate the scientific literature, based on the parameters of the PRISMA-2020 declaration. Results: The bibliometric analysis reveals a growth in women's studies in Latin America, reflecting its importance and relevance. Scientific production has experienced exponential growth, with leading researchers and journals. The United States and Canada lead scientific production. A change is observed in the topics addressed, focusing more on gender and equality. The thematic clusters identified highlight priority areas such as politics, institutions and representation. Conclusions: Emerging keywords include neoliberalism, gender violence, political participation, female empowerment, and femicide, reflecting new concerns and challenges addressed in gender studies in Latin America.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,826
Score d'incertitude au seuil0,117

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,1740,299
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0130,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,416
Tête enseignante GPT0,508
Écart entre enseignants0,092 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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