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Enregistrement W4415598054 · doi:10.26809/joa.2912

Bridging borders in healthcare: A bibliometric insight into migration, health, and cultural awareness

2025· article· W4415598054 sur OpenAlexaboutno aff
Erman Gedıklı

Notice bibliographique

RevueJournal of Awareness · 2025
Typearticle
Langue
DomaineHealth Professions
ThématiqueGlobal Health Workforce Issues
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBibliometricsBridging (networking)Theme (computing)Cultural diversityHealth careWeb of scienceHealth servicesRefugee

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to analyse studies conducted on the migration, health, and cultural awareness triangle and published in the Web of Science (WoS) database using bibliometric methods. 405 open-access research articles published between 2014 and 2024, using the specified keywords, were identified and examined. Analyses were conducted using the Bibliometrix (4.3.0) package and the Biblioshiny tool in R Studio. There is a continuous increase in the number of studies on the subject. Indeed, an average increase of 17.63% has been observed since 2014. The affiliations producing the most articles were the University of Copenhagen, Denmark (34), the University of Amsterdam, Netherlands (22), and McGill University, Canada (21). The findings indicate that migrant and refugee health is increasingly prominent on the global health agenda, with cultural awareness, health literacy, and service delivery becoming central themes. The most central and relevant concept in the studies included in the analysis is "cultural competence." Strong matches were found around this theme with the themes "qualitative research," "migrants," and "health communication." The second most concentrated focus is "migration," with matches found with the themes "refugee," "mental health," and "primary care." Consequently, the relatively small number of studies conducted in immigrant-receiving countries like Turkey is striking. This suggests that directly affected countries need to contribute more strongly to the global academic literature. Increasing interdisciplinary research at the national level will contribute to the transformation of healthcare services into a more inclusive and culturally sensitive framework for immigrants.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,124
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,764
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,124
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,2360,325
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0120,008
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,403 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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