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LacunaMind

Guida metodologica

Quale analisi dovrei usare?

Bibliometria e meta-analisi condividono una memoria di ricerca, con ponti di sintesi per le letture incrociate supportate. Parti dalla domanda; seguirà il metodo giusto.

29 metodi di analisi4 famiglie di metodi10 lingue dell'interfaccia

Parti dalla tua domanda

  • Chi plasma il campo, e lungo quali assi?

    Bibliometria

  • Cosa dice la letteratura — e cosa resta non detto?

    Bibliometria · mappa tematica

  • Quanto è forte l'evidenza aggregata, e quanto è difendibile la decisione?

    Meta-analisi

  • Ho un quadro e voglio leggerlo attraverso un'altra lente.

    Ponti di sintesi

Famiglie di analisi e ponti di sintesi

  • Bibliometria8 metodi

    Trasforma i flussi di citazioni, coautoraggio, parole chiave e temporali in una mappa di ricerca: dove il campo è denso, quali sono i suoi centri di influenza e dove si trovano i ponti e le interruzioni.

    Usala quando la tua domanda riguarda la struttura di un campo più che un singolo effetto.

  • Tematico computazionale6 metodi

    Fa emergere la prossimità concettuale, la ripetizione e le zone di silenzio nel testo del corpus. È computazionale, non l'analisi tematica riflessiva di Braun–Clarke.

    Usala per mappare i temi, tracciarne l'evoluzione e segnare le lacune candidate con prove testuali.

  • Meta-analisi12 metodi

    Toglie la meta-analisi da un output di calcolatrice e la lega a una traccia decisionale: dimensione dell'effetto, eterogeneità, selezione del modello e provenienza.

    Usala quando hai una tabella di effetti e ti serve una stima aggregata difendibile.

  • Ponti di sintesi3 metodi

    Letture incrociate dello STESSO quadro: ogni ponte rilegge la tabella di effetti allegata attraverso l'esecuzione di un'altra famiglia: tempo, tema, dipendenza o citazione.

    Usali dopo un'esecuzione di base, per leggere un corpo di prove attraverso una seconda lente.

Il registro completo dei metodi

Di seguito un riepilogo pubblico di ogni metodo, raggruppato per famiglia. Il registro completo delle regole — con il testo di difesa e la provenienza di ogni regola — si trova all'interno dell'area di lavoro.

Bibliometria

  • Bibliometric Overview

    Headline descriptives: production, growth, top sources, authors and keywords.

    Motore: Lacuna native (Python)

  • Sources Analysis

    Source productivity and core journals via Bradford’s Law zones.

    Motore: Lacuna native (Python)

  • Authors Analysis

    Author productivity (Lotka’s Law), impact and dominance over time.

    Motore: Lacuna native (Python)

  • Documents Analysis

    Most-cited documents and the words that travel with them.

    Motore: Lacuna native (Python)

  • Ready-made Network Analysis

    Import a VOSviewer network without discarding its map coordinates, clusters, weights or scores; add structure, centrality and bridge diagnostics.

    Motore: Lacuna native (Python)

  • Intellectual Structure

    Co-citation and bibliographic coupling — the intellectual base and research fronts.

    Motore: Lacuna native (Python)

  • Social Structure

    Collaboration networks across authors, institutions and countries.

    Motore: Lacuna native (Python)

  • Thematic Map

    Bibliographic term co-occurrence mapped into relative motor, basic, niche and emerging/declining themes.

    Motore: Lacuna native (Python)

Tematico computazionale

  • Co-word Analysis & Thematic Map

    Keyword co-occurrence clustered into a strategic diagram (centrality × density).

    Motore: Lacuna native (Python)

  • Topic Modeling (LDA / NMF)

    Probabilistic or matrix-factorisation topics over the full-text corpus.

    Motore: Lacuna native (Python)

  • Embedding-based Topic Clustering

    Documents embedded (TF-IDF by default; transformer/SBERT optional) and clustered into semantically coherent topics.

    Motore: Lacuna native (Python)

  • Factorial Analysis

    MCA / correspondence analysis projecting terms into a conceptual map.

    Motore: Lacuna native (Python)

  • Thematic Evolution

    How themes split, merge and flow across time slices (Sankey).

    Motore: Lacuna native (Python)

  • Term Trajectories & Attention Concentrations

    Terms gaining or losing relative visibility, with periods of concentrated attention.

    Motore: Lacuna native (Python)

Meta-analisi

  • Univariate Meta-Analysis

    Pool one effect size per study into a single summary estimate with heterogeneity diagnostics.

    Motore: metafor 5.0.1 (R)

  • Multilevel Meta-Analysis

    Two- or three-level models for dependent effect sizes nested within studies or labs.

    Motore: metafor 5.0.1 (R)

  • GLMM Meta-Analysis

    Generalised linear mixed models for binary/count outcomes without normal approximation.

    Motore: metafor 5.0.1 (R)

  • Network Meta-Analysis

    Mixed treatment comparison across ≥3 interventions with a connected evidence network.

    Motore: netmeta (R)

  • Diagnostic Test Accuracy

    Bivariate sensitivity/specificity model with a summary ROC curve.

    Motore: mada (R)

  • Dose–Response Meta-Analysis

    Model the shape of an exposure–outcome relationship across dose levels.

    Motore: dosresmeta 2.2.0 (R)

  • P-Uniform*

    Bias-corrected effect estimate robust to selective publication.

    Motore: Lacuna native (Python)

  • P-Curve Analysis

    Test the significant p-values for evidential value vs p-hacking via the p-curve's right-skew (Simonsohn et al. 2014).

    Motore: Lacuna native (Python)

  • Trial Sequential Analysis

    Adjust cumulative meta-analysis for repeated significance testing — is the evidence conclusive, or is more information needed (Wetterslev et al. 2008)?

    Motore: Lacuna native (Python)

  • MA Power Analysis

    Prospective / retrospective power for a meta-analytic design specification.

    Motore: Lacuna native (Python)

Ponti di sintesi

  • Cumulative Reading (Time Bridge)

    Re-estimate the pooled effect after each study in year order — when the evidence first became conclusive.

    Motore: Lacuna native (Python)

  • Dependency Reading (Author-Network Bridge)

    Re-pool with cluster-robust variance for studies produced by the same research team, from an author-network run.

    Motore: Lacuna native (Python)

  • Evidence-Base Diagnosis (Citation Bridge)

    Read the body of evidence behind a meta-analysis descriptively, matched to the project's bibliographic records.

    Motore: Lacuna native (Python)

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