Notice bibliographique
Résumé
Taking the 4 619 and 403 literatures regarding research on forest carbon sink from Web of Science database and China National Knowledge Infrastructure(CNKI) database respectively as the objects,the paper analyzes and processes relevant cited data and topic key words with CiteSpace Ⅱ,and combs significant academic institutions both home and abroad,academic literatures and figures as well as research focuses concerning study on forest carbon sink by means of knowledge mapping.The results show that:(1) America,Canada,China and Germany etc.are principle nations researching forest carbon sink in the international arena,and America is holding the dominating position;(2) Major scholars conduct research on carbon cycling of forest ecosystem,the mechanism of carbon sequestration in soils,the ability of carbon sequestration for various sorts of forests and trees etc.from the angle of environmental science,ecology and forestry,and there are some scholars who perform conducive exploration from the angles of forest management and carbon sink trading;(3) Research focuses emerge in endlessly,and research area becomes increasingly mature with each passing day;(4)Research on forest carbon sink enjoys a late start domestically,and the number of issued documents demonstrates a trend of increasing.Institutions centering on Chinese Academy of Sciences and Peking University etc.take an internationally leading position in studying forest carbon sink,and the research focus is acting on the international convention.China’s international status in research field of forest carbon sink needs to be improved;(5)Low-carbon economy and carbon sink market etc.mark the research focus of forest carbon sink study in domestic management discipline.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».