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Enregistrement W4416266727 · doi:10.1002/iir.70020

A bibliometric analysis of research on personal insolvency

2025· article· en· W4416266727 sur OpenAlexvenueno aff
Ruohua Ning, Xing Liu

Notice bibliographique

RevueInternational Insolvency Review · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Insolvency and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Social Science Fund of ChinaChina Scholarship Council
Mots-clésBankruptcyInsolvencyDisciplineDebtCore (optical fiber)CitationBibliographic coupling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article employs bibliometric methodologies to examine the essential characteristics, disciplinary knowledge structures, and the prevailing themes and trends in the study of personal bankruptcy systems. The foundational data is derived from relevant literature documented in the Web of Science Core Collection database spanning from 2003 to 2024. The findings reveal that: (1) the volume and citation frequency of literature related to personal bankruptcy systems have exhibited exponential growth, with scholars from the United States playing a dominant role in this field; (2) research primarily focuses on law, economics, and sociology, indicating a trend towards interdisciplinary integration, though a stable core group of authors has yet to emerge; (3) existing studies predominantly discuss the economic effects, social implications, and legislative enhancements of personal bankruptcy systems; (4) current research concentrates on bankruptcy discharge, debt restructuring, and consumer credit issues. Future studies should pay greater attention to regional variations in personal bankruptcy systems, engage in empirical analysis, and enhance interdisciplinary integration to provide theoretical support and practical guidance for the refinement of personal bankruptcy legislation.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,799
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,2010,244
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,116
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,291 · 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'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
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Résumé présentoui

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