MAPPING THE INTELLECTUAL LANDSCAPE OF VALUE-BASED EDUCATION: A BIBLIOMETRIC ANALYSIS OF RESEARCH TRENDS
Notice bibliographique
Résumé
This bibliometric analysis investigates the intellectual landscape and research trends in Value-based Education (VbE), a pedagogical paradigm that emphasizes the integration of moral, ethical, and civic values within teaching and learning. Despite its growing global significance, the field remains theoretically fragmented and lacks a comprehensive mapping of scholarly development. Addressing this gap, the present study aims to systematically analyze research output, thematic evolution, and collaborative patterns within VbE scholarship. Using the Scopus database as the primary data source, a total of 611 documents were retrieved through a targeted search strategy that incorporated keywords such as “VbE,” “teaching,” and “learning.” The dataset was refined and standardized using OpenRefine, followed by in-depth visualization and network analysis using VOSviewer software. The analysis reveals that the United Kingdom, the United States, and Australia are the leading contributors in terms of volume and citations. At the same time, countries such as Sweden and Canada demonstrate strong international collaborations. Keyword co-occurrence analysis highlights dominant themes, including ethics, moral education, character development, and decision-making, indicating a multidisciplinary orientation. However, the presence of overlapping and variably defined terms such as “value education” and “values-based education” points to conceptual inconsistencies across studies. The findings also indicate a gradual increase in publications over the past two decades, reflecting a rise in scholarly interest and policy relevance. This study offers critical insights into the structure, scope, and evolution of VbE research, providing a foundational reference for future theoretical consolidation, empirical exploration, and cross-cultural collaboration. It contributes to advancing VbE as a coherent and impactful field of inquiry in the global educational discourse.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,062 | 0,062 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».