Data base of A bibliometric analysis of the effects of aerobic exercise on overweight (1978–2025)
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Overweight is a global public health concern associated with multiple chronic conditions. Aerobic exercise, widely recognized for improving weight control, cardiorespiratory fitness, and metabolic function, has become central to intervention strategies. However, the global research landscape addressing aerobic exercise specifically for overweight populations remains insufficiently mapped. This study aimed to analyze scientific development, main research topics, and collaboration patterns using bibliometric methods based on publications indexed in the Web of Science Core Collection (SCIE and SSCI) from 1978 to 2025 (search date: March 23, 2025). A total of 3,983 documents were retrieved and analyzed using the Bibliometrix package (R), with results visualized through publication trends, co-authorship and co-citation networks, and keyword clustering. The field has expanded rapidly since 2000, showing an average annual growth rate of 7.35%. The United States ranks first in publication volume and citation impact, followed by the United Kingdom and Canada. China demonstrates substantial research output but lower citation performance, highlighting the need for stronger international collaboration. High-impact publishing venues are primarily from exercise science and obesity-related research areas. Keyword and network analyses reveal a shift from general intervention studies toward more specific mechanisms, populations, and multidimensional outcomes, including insulin resistance, body composition, and cardiorespiratory fitness. A strong international collaboration structure, especially within North America and Europe, is also evident. Overall, research on aerobic exercise for overweight individuals has evolved into a multidisciplinary and globally collaborative field. Future efforts should emphasize research quality, deeper collaboration, and tailored intervention strategies to support global health.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,031 | 0,152 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle