A Bibliometric Study of Global Trends in Social Medicine Publications on the Web of Science from 2002 to 2021
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aim: Bibliometric analysis by describing the state of publications and identifying key entities and emerging topics plays an important role in evaluating research. The aim of the paper is to study the global trends of scientific collaboration networks of researchers, organizations and countries and the co-occurrence of words in the field of social medicine in the database of Web of Science. Materials and Methods: The method of investigation is bibliometric. The sample comprises 8494 publications in the area of social medicine between 2002 and 2021 in the Web of science database. The drawing of the scientific collaboration network of researchers, organisations and countries, and the analysis of the words network of co-occurrence, was made using the bibliometric software Vosviewer. Results: The publication process of social medicine documents in the target period is increasing. Research articles had the highest number of documents frequency and review articles received the most citations. The United States had the most published literature in this area, and most authors and organizations were from that country. The degrees of two countries, Canada and Australia, had the most citations per documents, and the five countries of South Africa, Portugal, Pakistan, India, and Iran were emerging players in this field. The network of words co-occurrence of social medicine in three groups was devoted to “preventive research in social medicine”, “social determinants of health” and “healthy lifestyle, nutrition and physical activity”. In terms of temporal occurrence, the five keywords public health, mental health, social medicine, meta-analysis and epidemiology were emerging subjects in the area of social medicine. Conclusion: Understanding impact of non-clinical studies of social medicine on people’s lives has led to an increase in research in this field. In addition to the traditional role of developed countries, some developing countries are also new players in this field and seeking to develop their infrastructure in social medicine.
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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 | 0,007 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,089 | 0,180 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».