The bibliometric analysis of EEGLAB software in the Web of Science indexed articles - 19/12/23

Doi : 10.1016/j.neuri.2023.100154 
Mohammad Fayaz
 Allameh Tabataba'i University, Tehran, Iran 

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Abstract

EEGLAB is one of the most famous software for processing, analyzing, and researching experiments that have Electroencephalography (EEG) datasets. Due to the numerous add-ins along with global, widespread communications and online free YouTube channel, its popularity increased every year. To address this phenomenon from a bibliographic perspective, we found 20,464 citations in Google Scholar since 8/27/2023. Then, only the Web of Science (WOS) articles were 12,700 that they were extracted. The results were analyzed with Bibliometrix package from CRAN R software. The time span of these articles is from 2004 to 2023 with 12,700 documents in 1,125 sources (journals, books, etc.), 29,125 authors, 19,062 author's keywords, 13,707 keywords PLUS, 279,617 references. The annual growth rate is 28.12%, international Co-authorship is 37.27%, Co-authors per document is 4.89 and the average citations per document is 22.51. The most relevant sources are Neuroimage, Frontiers in Human Neurosciences, Scientific Reports, Psychophysiology, and PLOS One with 780, 526, 446,425, and 371 articles, respectively. The most cited countries are the USA, Germany, and the United Kingdom with 93,093, 32,621, and 20,748 total citations, respectively. The ERPLAB, ADJUST, and ICLabel add-ins have the local to global citation ratios equal to 85.4%, 65.1%, and 78.2% respectively. The collaboration network university, trend topic plot of keyword plus, thematic map trigram word in abstract and co-citation network of published papers after 2018 are presented. EEGLAB is among the most cited MATLAB toolboxes in computational neuroscience. Many developed and developing countries use it in their research publications.

Il testo completo di questo articolo è disponibile in PDF.

Highlights

Summarizes 12,700 ISI-indexed articles about EEGLAB.
Clustered Collaboration Network University into 6 segments.
Presented the trend topics plot for keyword plus.
Presented Co-Citation network of published papers after 2018.
Have a big appendix for further analysis and reproducible results.

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Keywords : EEGLAB, Bibliometric analysis, Computational neurosciences, MATLAB, R


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