CiteSpace-based visualization analysis of domestic and foreign researches on post-traumatic stress disorder in recent five years
Notice bibliographique
Résumé
ObjectiveTo understand the research status of post-traumatic stress disorder （PTSD） at home and abroad in recent five years， and to grasp the research frontiers and hot spots in this field.MethodsTwo electronic databases， Web of Science and China National Knowledge Infrastructure （CNKI）， were retrieved for the literature published from January 1， 2017 to December 31， 2021. A total of 8 505 literatures were included， then the visualization analysis of the number of publications， authors， countries， institutions and keywords was conducted based on Microsoft Excel and CiteSpace software.Results① The number of publications in domestic and foreign showed an increasing trend in recent five years. ② In foreign literature， the top five countries in terms of the number of publications were the United States， the United Kingdom， China， Australia and Canada， with Canada having the highest centrality （0.18）. ③ Both domestic and foreign research institutions were dominated by universities. ④ In terms of the number of articles published， the top three foreign scholars were Bryant RA， Ressler KJ and Greenberg N， and the top three Chinese scholars were Wu Xinchun， Li Yuefeng， Yan Xingke and Zhang Guiqing （tied for the third place）. Compared with foreign authors， the number of articles published by Chinese scholars was relatively small. ⑤ In terms of research keywords， PTSD and depression were of more concern in both domestic and foreign.ConclusionIn recent five years， PTSD has been a hot topic at home and abroad， with both domestic and international studies focusing on PTSD and depression， and strengthening international exchanges may help promote progress in the field of PTSD research.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,079 | 0,073 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».