Global Trends and Hotspots of Exercise Psychology
Notice bibliographique
Résumé
Aim : This chapter provides a bibliometric analysis of global research trends in exercise psychology from its inception through 2025. The goal is to map the intellectual structure and thematic evolution of the field. Methods : Data were retrieved from the Web of Science Core Collection, focusing on the five journals with the highest impact factor that include “exercise” and “psychology” in the title. Bibliometric techniques were used to analyze publication trends, author productivity, international collaboration, citation patterns, and keyword dynamics. Results : A total of 2,071 publications, 1,885 empirical and 186 review articles, authored by 5,313 researchers across 68 countries, were analyzed. The United States, Canada, the United Kingdom, and Australia accounted for 90% of the total output and citations based on researcher affiliations. Keyword clustering and burst analysis revealed four core themes: physical activity, psychological constructs, methodological approaches, and population-specific topics. Thematic evolution followed three phases: measurement and affective responses, theoretical expansion, and a recent focus on mental health and executive functions. Conclusion : The findings highlight the increasing interdisciplinarity and applied relevance of exercise psychology. The field has evolved into a dynamic, multidisciplinary research domain. Future progress would benefit from enhanced inclusivity, methodological rigor, and global collaboration to address pressing societal and health-related challenges.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,067 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».