Socioeducational Observation in Breathwork: Bibliometrics for Rochrematic
Notice bibliographique
Résumé
The modern digital era brings a problem that has a direct impact on physical and mental health, mainly in young people and adults related to stress, which promotes new health workers to take new care measures such as “yoga” Objective: To describe the scientific production of the topic Breathwork from 2021 to 2025 according to the type of document, category, editors, year of publication, country and language. Method: it was a bibliometric analysis in Web of Science in the Journal Citation Report platform, with the search syntax in English “Breathwork” the search was in all fields. Results: 52 publications, mainly articles (44), review articles (5), meeting summary (2), book under review (1). Its categories in Web of Science are Psychiatry (10), Neurosciences (7), Clinical Psychology (6). Integrative Complementary Medicine (5). Experimental Research Medicine (5). Multidisciplinary Sciences (4). Multidisciplinary Psychology (4). Pharmacology Pharmacy (3). Gastroenterology Hepatology (2). Health Sciences Services (2). Humanities Multidisciplinary (2). Linguistics (2). Elsevier Publishers (11). Taylor & Francis (7). Springer Nature (6). Frontiers Media Sa (3). Mdpi (3), among others (22). and by year was in 2023: (17). 2024 (15). y 2022, (10). 2021, (8). y 2025 (2). The countries with the highest production are USA, (26). England, (11). Canada, (6), Germany, (4), Australia, (3), Poland, (2). Also, the predominant language is English (52) in these publications. Conclusions: The results show low performance in scientific production on the topic of “Breathwork”.
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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 | 0,022 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,127 | 0,141 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».