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Enregistrement W4412539073 · doi:10.1080/21622965.2025.2520462

Knowledge mapping of Specific Language Impairment in children: A bibliometric analysis (2010–2024)

2025· article· en· W4412539073 sur OpenAlexaboutno aff
Zhengyun Hu, Qianqian Yao, Tao Zhang, Lifei Zhang

Notice bibliographique

RevueApplied Neuropsychology Child · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologySpecific language impairmentCognitive psychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Specific Language Impairment (SLI), increasingly termed Developmental Language Disorder (DLD), affects 7-10% of children worldwide. Despite expanding research, no comprehensive bibliometric analysis has systematically examined this field's evolution. METHODS: We analyzed 4,966 SLI/DLD-related publications (2010-2024) from the Web of Science Core Collection using VOSviewer, CiteSpace, and bibliometrix to assess publication trends, collaboration networks, citation patterns, and research themes. RESULTS: Publication output increased 256% over the study period, with the United States (41.1%) and England (13.1%) dominating contributions. The University of Toronto, University of Melbourne, and University College London emerged as leading institutions. The Journal of Speech, Language, and Hearing Research(JSLHR) was most influential. Research evolved through three phases: linguistic components (2012-2016), neurodevelopmental mechanisms (2016-2020), and holistic therapies (2020-2024). Key themes included methodological frameworks, comorbidities with neurodevelopmental disorders, and intervention strategies. CONCLUSION: This first comprehensive bibliometric analysis reveals SLI/DLD research evolving from isolated linguistic investigations toward integrated neurodevelopmental frameworks and therapeutic approaches. The field shows increasing recognition of shared mechanisms across developmental conditions and growing emphasis on early intervention. Our findings highlight critical research directions including expanded international collaboration, cross-disorder research exploring shared neurobiological mechanisms, longitudinal intervention studies, and technology-enhanced assessment methodologies.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,852
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,1480,196
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,280 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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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