Bridging borders in healthcare: A bibliometric insight into migration, health, and cultural awareness
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,030 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,236 | 0,325 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».