Towards Understanding and Sustaining Natural Resource Systems through the Systems Perspective: A Systematic Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
A bibliometric and network analysis was performed to explore global research publication trends and to investigate relevant policy recommendations in the field of sustainability of natural resources, system dynamics, and systems thinking, to solve water resources issues and enhance water resource management. Overall, 1674 academic research articles data were generated from the Web of Science and Scopus databases, from 1981 to 2019. The findings of this study revealed that system dynamics and systems thinking research has significantly increased over the last decade (from 40 to 250 articles). Countries such as the USA (20%), China (18%), the United Kingdom (5%), Canada, Iran, Australia, and India (4% each) have the most publications and strongest collaborative networks. Sterman (2000) and Forrester (1961) had the most co-cited research while Zhang X had the highest citations, respectively. Results also showed that system theory which includes systems thinking and system dynamics were the most used keywords. The Journal of Cleaner Production was found to have published the highest number of systems thinking and system dynamics related studies, perhaps due to scope relevance. Despite the exponential rise in natural resource sustainability research globally, the result of this study shows that developing countries especially in Africa have low numbers of research publications in the field. Thus, the result of this study serves as a signal for policymakers to increase attention on research publications that could enhance natural resource sustainability, particularly in less developed countries in Africa where the application of systems thinking to natural resource management is limited.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,089 | 0,161 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,088 | 0,066 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».