Mapping the Neuroeducation Landscape: A Bibliometric Analysis (2020–2025)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Neuroeducation is an interdisciplinary area of study which combines insights of neuroscience, psychology, and education to enhance learning, using the body of scientific knowledge regarding the brain. Even though scholars have already investigated different details related to neuroeducation, thorough bibliometric research in the area remains absent. Summary: This review will provide a conceptual framework that will be used to analyse neuroeducation studies published in 2020-2025 on a medical database that would be accessed through Dimensions AI. The analyses involving VOSviewer of co-authorship, co-citation, and keywords in relation to 1,507 peer-reviewed articles were assessed. Key contributors, institutions, and theme clusters are suggested in the study. The United States, Canada and Spain became the leading contributors whereas such researchers as Antonopoulou Hera and Steve Masson made a significant contribution to the field. Key Message: The current bibliometric analysis gives us a vivid picture of the development of neuroeducation, its trends, and collaboration which can be used by educators, researchers, and policymakers when establishing the global network of research and filling the conceptual divide between neuroscience and practice in education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,061 | 0,421 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».