Research Trends in Octopus Biological Studies
Notice bibliographique
Résumé
Octopuses represent interesting model studies for different fields of scientific inquiry. The present study provides a bibliometric analysis on research trends in octopuses biological studies. The analysis was executed from January 1985 to December 2020 including scientific products reported in the Web of Science database. The period of study was split into two blocks ("earlier period" (EP): 1985-2010; "recent period" (RP): 2011-2020) to analyze the evolution of the research topics over time. All publications of interest were identified by using the following query: ((AK = octopus) OR (AB = octopus) OR (TI = octopus)). Data information was converted into an R-data frame using bibliometrix. Octopuses studies appeared in 360 different sources in EP, while they increased to 408 in RP. Sixty countries contributed to the octopuses studies in the EP, while they were 78 in the RP. The number of affiliations also increased between EP and RP, with 835 research centers involved in the EP and 1399 in the RP. In the EP 5 clusters (i.e., "growth and nutrition", "pollution impact", "morphology", "neurobiology", "biochemistry") were represented in a thematic map, according to their centrality and density ranking. In the RP the analysis identified 4 clusters (i.e., "growth and nutrition", "ecology", "pollution impact", "genes, behavior, and brain evolution"). The UK with Ireland, and the USA with Canada shared the highest number of publications in the EP, while in the RP, Spain and Portugal were the leading countries. The current data provide significant insight into the evolving trends in octopuses studies.
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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 | 0,005 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,097 | 0,139 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».