Mapping case-based learning research from 2014 to 2024: a bibliometric and network analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Case-based learning (CBL) is a globally recognized pedagogical approach known for fostering critical thinking, collaborative problem-solving, and active engagement among learners. Despite its implementation across multiple educational levels and disciplines worldwide, the global research landscape of CBL remains underexplored. To address this gap, a comprehensive overview is needed to map the evolution of CBL research, delineate its geographical and institutional hubs, and identify dominant thematic areas. This study aims to map global research on CBL. We used the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses, bibliometrics, and network analyses to evaluate 883 articles indexed in the Web of Science Core Collection between January 2014 and August 2024. Our findings indicate a relevant increase in annual publications over time. The main author keywords are CBL, medical education, and problem-based learning. The main Research Areas are Education & Educational Research, followed by General & Internal Medicine, and Healthcare Sciences & Services. The United States, China, and Canada are the most productive countries, while the University of California, the University of Toronto, and Harvard University are the top organizations contributing to the field. This study provides a general understanding of the global research landscape on CBL, offering important insights for future studies and fostering research collaboration between organizations around the world.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,098 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle