Novel and Emerging Perspectives in Health Policy and Care in Indigenous and Tribal Populations: A Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Tribal and indigenous communities around the world possess rich and diverse cultural traditions. Despite this, they continue to experience considerable health inequalities, largely due to past exclusion, inadequate healthcare access, and socio‐economic challenges. Recently, there has been a growing academic focus on formulating inclusive health policies and enhancing healthcare systems to improve health outcomes and ensure equity for these populations. This study uses a bibliometric analysis of the Scopus database to examine research on indigenous and tribal health policy and healthcare from 1988 to 2024. From an initial 326 articles, a final dataset of 265 articles was curated. The findings offer a comprehensive bibliometric analysis of health policy and care for indigenous and tribal populations. Australia is the leading contributor, collaborating with countries like Canada, the USA, and New Zealand. Universities such as the University of Sydney and Flinders University are pivotal in advancing research on the subject. In science mapping, co‐word analysis identifies emerging trends followed by bibliographic coupling which discovers promising themes. This analysis informs strategies to enhance global health outcomes for indigenous and tribal populations through interdisciplinary research, collaboration, and effective policy interventions, aiming for equitable and culturally responsive healthcare solutions.
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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 | 0,030 | 0,145 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,180 | 0,268 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».