A bibliometric review of past trends and future prospects in urban heat island research from 1990 to 2017
Notice bibliographique
Résumé
The urban heat island (UHI) phenomenon is among the most evident features of human impact on the Earth’s system. This phenomenon has been widely observed and documented in many cities around the world. UHI-related publications have increased rapidly over the last three decades. However, because of a refined methodology and widening scope, a holistic understanding of research patterns and issues related to UHI research is lacking. Although others have summarized developments in UHI studies, these publications have focused on describing the current state of research rather than uncovering research trends and prospects. In the present study, we examined the evolution of UHI-related research from 1990 to 2017 and applied a scientometrics approach to identify research trends. The characteristics of publication outputs, key scientific disciplines, and cooperation between countries and institutions were determined by a citation analysis. We also discuss research trends, including future directions, approaches, and expected data. We identified two potential directions for UHI research through the results of key co-word clustering and discriminant analyses: negative impacts of UHI on public health and strategies to mitigate and adapt to UHI effects. We provide a broad review of the development of UHI research that may inspire future studies on the UHI phenomenon by new researchers in this field.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».