Insights Into History and Trends of Teaching and Learning in Stomatology Education: Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Stomatology education has experienced substantial transformations over recent decades. Nevertheless, a comprehensive summary encompassing the entirety of this field remains absent in the literature. Objective: This study aimed to perform a bibliometric analysis to evaluate the research status, current focus, and emerging trends in this field over the last two decades. Methods: We retrieved publications concerning teaching and learning in stomatology education from the Web of Science core collection covering the period from 2003 to 2023. Subsequently, we conducted a bibliometric analysis and visualization using R-Bibliometrix and CiteSpace. Results: In total, 5528 publications focusing on teaching and learning in stomatology education were identified. The annual number of publications in this field has shown a consistent upward trend. The United States and the United Kingdom emerged as the leading contributors to research. Among academic institutions, the University of Iowa produced the highest number of publications. The Journal of Dental Education was identified as the journal with the highest citation. Wanchek T authored the most highly cited articles in the field. Emerging research hotspots were characterized by keywords such as "deep learning," "machine learning," "online learning," "virtual reality," and "convolutional neural network." The thematic map analysis further revealed that "surgery" and "accuracy" were categorized as emerging themes. Conclusions: The visualization bibliometric analysis of the literature clearly depicts the current hotspots and emerging topics in stomatology education concerning teaching and learning. The findings are intended to serve as a reference to advance the development of stomatology education research globally.
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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 | 0,011 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,171 | 0,218 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».