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Enregistrement W2902357931 · doi:10.1080/09737766.2018.1501923

A global perspective of bioaccumulation research using bibliometric analysis

2018· article· en· W2902357931 sur OpenAlexaboutno aff
Lei Jing, Hui‐Zhen Fu, Yuh‐Shan Ho

Notice bibliographique

RevueCollnet Journal of Scientometrics and Information Management · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBioaccumulationEnvironmental chemistryEnvironmental scienceMercury (programming language)ChemistryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contaminant bioaccumulation has long been used as a key indicator of the potential risk and toxic effects of contaminants to the environment and human health. In the present study, a bibliometric analysis based on the Science Citation Index Expanded from Thomson Reuters’ Web of Science Core Collection was carried out to gain insights into research activities and tendencies of global bioaccumulation from 1991 to 2014. Study emphases included performance of annual outputs, countries, institutions, Web of Science categories, journals, research hotspots, and articles with lasting impacts. Results indicated that annual outputs of the bioaccumulation articles increased steadily in 1991 to 2014. USA dominated the bioaccumulation field, followed by China, Canada, and France. Government agencies, such as Environment Canada and the US Environmental Protection Agency were the leading institutions in bioaccumulation research. The most prolific and promising category was environmental science, which was significantly ahead of other categories, such as toxicology, marine and freshwater biology, as well as environmental engineering. The bioaccumulation articles were dispersed in 1,267 journals, whereas half of the articles reside on 19 core journals. Research focuses and hot issues in the bioaccumulation field were evaluated by word cluster analysis. Toxic effects, exposure, risk analysis and/or assessment, as well as bioavailability of chemicals, are major concerns in the bioaccumulation field. Metals, such as mercury, cadmium, copper, lead, and arsenic, were contaminants of greatest concern, among which mercury was the most studied. Persistent organic pollutants, such as polychlorinated biphenyl, polycyclic aromatic hydrocarbons, and organochlorine compounds, were also very significant in the study of bioaccumulation. Substances with lasting impact were evaluated by citation lives of top articles. Perfluorooctane sulfonate and methylmercury have lasting impacts for their unusual routes in bioaccumulation. Moreover, methodological innovations in acquiring food chain position with stable nitrogen isotopes played an important role in bioaccumulation research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,700
Score d'incertitude au seuil0,922

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0880,427
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,325 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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