Using big data analytics to synthesize research domains and identify emerging fields in urban climatology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The growing concerns over urbanization and climate change have resulted in an exponential growth in publications on urban climatology in recent decades. However, an advanced synthesis that characterizes the existing studies is lacking. In this review, we used citation network analysis and a text mining approach to identify research trends and extract common research topics and the emerging domains in urban climatology. Based on the clustered networks, we found that aerosols and ozone, and urban heat island are the most popular topics. Together with other clusters, four emerging topical fields were identified: secondary organic aerosols, urban precipitation, flood risk and adaptation, and greenhouse gas emissions. The city case studies' geographical information was analyzed to explore the spatial–temporal patterns, especially in the emerging topical fields. Interdisciplinary research grew in recent years as the field of urban climatology expanded to interact with urban hydrology, health, energy issues, and social sciences. A few knowledge gaps were proposed: the lack of long‐term high‐temporal‐resolution observational data of organic aerosols for model validation and improvements, the need for predictions of urban effects on precipitation and extreme flooding events under climate change, and the lack of a framework for cooperation between physical sciences and social sciences under urban settings. To fill these gaps, we call for more observational data with high spatial and temporal resolution, using high‐resolution models that adequately represent urban processes to conduct scenario analyses for urban planning, and the development of intellectual frameworks for better integration of urban climatology and social‐economical systems in cities. This article is categorized under: Climate, History, Society, Culture > Disciplinary Perspectives
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».