Topik potensial untuk publikasi penelitian kesehatan mental pekerja dengan menggunakan analisis bibliometrik
Bibliographic record
Abstract
Dalam beberapa tahun terakhir, kumpulan bukti telah meyakinkan bahwa lingkungan kerja merupakan faktor penting kesehatan mental pekerja. Tujuan penelitian ini untuk mendeskripsikan terkait penelitian tentang Kesehatan mental pekerja dan sebagai bahan tambahan pemahaman tentang berbagai penelitian pada topik Kesehatan mental pekerja. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan pendekatan kualitatif dengan bibliometric. Data diambil pada tahun 1953-2023 dengan jumlah publikasi sebanyak 484 dokumen tanpa dilakukan limitasi dalam bentuk apapun. Sumber data dilakukan pada database scopus. Analisis dilakukan dengan bantuan software openrefine, vosviewer, dan Rstudio. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Kesehatan mental pekerja saat ini masih menjadi topik yang dibicarakan meskipun penelitian fokus pada hasil Analisa keyword fokus terbesar pada topik Kesehatan mental. Namun dalam praktiknya peneliti banyak fokus pada Kesehatan mental pekerja selama masa covid 19. Negara dengan tingkat publikasi tertinggi terkait tema ini adalah United State dan Canada. Sedangkan penulis yang aktif dalam publikasi topik Kesehatan mental pekerja yakni Tsutsumi A dan Kawakami N. sebagai prediksi tema di masa depan ada beberapa diantaranya terkait Kesehatan mental, depresi dan juga professional perawatan Kesehatan.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.012 | 0.017 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.006 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".