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Enregistrement W4415872269 · doi:10.3390/vaccines13111138

Mapping Eight Decades of Vaccination Social Science: Bibliometric Analysis of Global Research Trends

2025· article· en· W4415872269 sur OpenAlexaboutno aff
Chinwe Juliana Iwu, Oluwatosin Nkereuwem, Chidozie Declan Iwu, Akhona V. Mazingisa, Anelisa Jaca, Duduzile Ndwandwe, Charles Shey Wiysonge

Notice bibliographique

RevueVaccines · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVaccine Coverage and Hesitancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institutes of HealthWorld Health Organization
Mots-clésVaccinationInclusion (mineral)BibliometricsImmunizationFocus (optics)Comparative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Despite growing recognition of vaccination social science as essential to immunization strategies, the field’s evolution, geographic distribution, and research patterns remain poorly characterized. This study provides the first comprehensive mapping of the social science literature on vaccination over eight decades. Methods: We conducted a bibliometric analysis of peer-reviewed publications indexed in PubMed from their inception, using a systematic search strategy that combined vaccination and social science terms. Publications were analyzed using the Bibliometrix R package (version 5.0) to examine temporal trends, author productivity, institutional contributions, geographic distribution, and thematic evolution globally. Results: We retrieved 8005 eligible publications. Analysis highlighted three chronological research phases: sporadic early work (1945–1980, n = 85), sustained growth (1981–2019, n = 2743), and unprecedented expansion since the COVID-19 era (2020–2024, n = 4563). Annual publications reached a peak in 2022 (n = 1686). Research spans 146 countries but remains concentrated in high-income countries, with the United States (n = 10,230), China (n = 3796), and Canada (n = 2288) leading production. The top 20 institutions were from the United States (n = 8), United Kingdom (n = 4), and Canada (n = 3), with a few institutions from African countries. International collaboration was moderate (19.44%). Thematic analysis revealed a clear evolution from biological science (1963–1999) to socio-behavioural science, with an emphasis on vaccine hesitancy, trust, communication, and health equity (2015–2024). Conclusions: Vaccination social science has grown steadily over the decades, with a sharp rise in research during the COVID-19 pandemic. Most studies were from high-income countries, underscoring the need for enhanced social science capacity in low- and middle-income countries. As the focus of immunization efforts shifts toward issues like vaccine hesitancy and trust, broader collaboration and inclusion will be key to improving vaccine uptake worldwide.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,499
Score d'incertitude au seuil0,907

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,1030,602
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,381 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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