Mapping Two Decades of Childhood Emotional Abuse Research: A Global Bibliometric Analysis (2005–2024)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Child emotional abuse (CEA) is associated with a wide range of detrimental consequences, both in childhood and adulthood. Despite its widespread prevalence and long-term impact, it has historically received less scholarly attention compared to physical and sexual abuse. To address this gap, his study presents the first global bibliometric analysis of CEA research from 2005–2024, mapping its evolution, thematic trends, and geographical distribution. Method: Using Scopus and PubMed, 1,040 articles and reviews in English were analyzed via the R-based Bibliometrix package. Descriptive, network, and thematic analyses identified publication patterns, collaboration networks, and conceptual trends. Results: Publications on CEA have risen sharply since 2018, with psychology, medicine, and psychiatry dominating the field. The United States, China, and Canada are the most productive countries, while many Low- and Middle-Income Countries (LMICs) remain underrepresented (e.g., Iran 0.96%). Trend analyses reveal a thematic shift from immediate psychological distress toward developmental mechanisms, transdiagnostic constructs (e.g., early maladaptive schemas), and culturally contextual factors. Thematic mapping shows underdeveloped core areas (e.g., depression, child trauma), well-developed motor themes (e.g., early maladaptive schemas, meta-analysis), and niche/emerging topics (e.g., fMRI, gene–environment interaction). Conclusion: CEA research is expanding toward integrative, culturally informed, and mechanism-focused frameworks, but definitional, methodological, and geographical gaps persist. Targeted investment in LMIC research, validated and culturally adapted tools, interdisciplinary collaboration, and prevention-oriented strategies are urgently needed.
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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 | 0,016 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,209 | 0,246 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
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 ».