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Enregistrement W3133628245 · doi:10.3390/w13050708

A Scientometric Review of Research Status on Unfrozen Soil Water

2021· review· en· W3133628245 sur OpenAlexaff
Shuna Feng, Huan Zhang, Jialong Lv, Miles Dyck, Qingbai Wu, Hailong He

Notice bibliographique

RevueWater · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueClimate change and permafrost
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesHigher Education Discipline Innovation ProjectState Key Laboratory of Frozen Soil EngineeringNorthwest A and F UniversityChina Postdoctoral Science FoundationNatural Science Foundation of Shaanxi ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésEnvironmental scienceWater contentSoil waterScientometricsSoil scienceComputer scienceEngineeringLibrary scienceGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unfrozen soil water affects the physical, chemical, hydrological, and mechanical properties of frozen soils, and climate change makes these relationships more complicated. The objective of this study was to investigate the research status of unfrozen soil water using scientometrics. Publications on unfrozen water in frozen soil (UWFS) retrieved from the Web of Science were analyzed with scientometric software tools including VOSviewer, CiteSpace, and HistCite Pro. The annual publication trend, co-authorship of authors, organizations, and countries, and the co-occurrence of keywords were analyzed. The most utilized journals and high-impact publications were identified. The results showed that 2007 (the year the “Bali Road Map” was released) represents a turning point (from slow to rapid) in the development of research on unfrozen water in frozen soil. Researchers and organizations from China and the United States are the major contributors, while Cold Regions Science and Technology is the most utilized journal for publishing research pertaining to UWFS. Currently, there is still a lack of reliable and user-friendly methods and techniques for measuring unfrozen water content. Future efforts are required to understand the mechanisms governing the magnitude of unfrozen water content and to develop new approaches to accurately and rapidly measure unfrozen water content in both laboratory and in situ.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,911
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0660,009

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 Opus0,294
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,135 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations22
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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