A Scientometric Analysis of Cannabis sativa Research
Notice bibliographique
Résumé
Cannabis sativa, a diploid plant from the Cannabaceae family, was traditionally cultivated for food, medicine, fiber, and industrial purposes. Pharmacologically, this plant is significant due to cannabinoid activity, especially in medicine, nutrition, and industry. Despite its diverse applications, C. sativa has faced legal challenges that have severely impeded research in the area and commercial applications. Scientometric analysis, which is the quantitative assessment of scientific literature, is the means employed in a systematic way to gather and understand how each field is moving, who is contributing more, and what subject matter emanates therefrom. This study aimed to analyze the last 24 years of global research trends on C. sativa using Scopus and PubMed databases. The methodology employed several advanced bibliometric analyses using VOS-viewer software. Our results show that a sharp growth has been observed in publication output, mainly after 2015 and peaking in 2024. Most studies revolved around medical, pharmacological, and neuroscientific fields. The principal authors were Raphael Mechoulam, and the institutions such as the University of Toronto and Harvard Medical School featuring strongly. The latter was also noted to provide major funds, along with The National Institutes of Health (NIH) and probably the major U.S. agencies. Nevertheless, keyword analysis revealed that dominant themes were medical cannabis, legalization, chronic pain, and cannabinoid pharmacology, while epigenotoxicity and genotoxicity came up as emerging areas. Our study concludes that C. sativa research becomes increasingly interdisciplinary and internationally collaborative, due to evolving legal frameworks and growing medical interest. Future research should bridge disciplinary silos, address under-refined areas such as environmental sustainability, and incorporate altimetric and policy data. Scientometric mapping hence yields actionable insight into scholarly and policy priorities in the developing field of C. sativa studies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,017 | 0,108 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,168 | 0,244 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».