A bibliometrical analysis of competitive situation in international ecological research
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays,ecological and environmental problems have attracted much attention of governments and people,because ecological research can provide the theoretical basis and guideline for the coexistence between humans and the natural ecosystem.In this paper,analytical tools such as Thomson Data Analyzer,NetDraw and Aureka in combined with pathfinder algorithm were used to analyze the data of ecological research in the SCIE and SSCI databases.We find that the papers of the Northern America,Europe,Australia and their institutions have stronger impact on international ecological research and their quality is better.Meanwhile,the United States is the international center of the cooperative research web in ecology,followed by the United Kingdom and Germany.At institutional level,University of California Davis and Max Planck Institute are two distinctive centers for cooperative research in ecology.The numbers of papers on ecological research in China is ranked the eleventh,but the quality of the papers is still low.The main countries in collaboration with China include the United States,the United Kingdom,Canada,Germany,Japan,Australia and France in ecological research.In the years from from 2008 to 2010,the hot spots of international ecology are mainly focused on biodiversity,climate change,gene variation,interactions among species and sexual selection,etc..
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 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 ».