Global Research on Riparian Zones in the XXI Century: A Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Riparian zones (RZs) are transitional environments at the interface between land and freshwater ecosystems, which are important in terms of socioecological services. In this work, we report a bibliometric-based analysis to unveil the knowledge structure and actors of scientific production on riparian zones for the first 20 years of the 21st century. We performed a literature search, querying for riparian zones publications for the period 2001–2020. The selected 1171 bibliographic records were analyzed by extracting several bibliometric indices of reporting tendencies, location, collaboration dynamics, and top topics. Results show that RZs publications increased considerably from 2001 to 2020, and top journals publishing on the subject are from the water, environmental management, and ecology areas. The US, China, Brazil, and Canada were the most productive countries, while the institutions with higher productivity were the Chinese Academy of Sciences and Oregon University. In terms of impact, the US, Canada, and Australia led in citation number, while the country collaboration network showed that the strongest links occur between China and the US. Our results also show that few studies were produced in low-middle income countries, which suggests a need to funnel international funding to study riparian environments in these geographical contexts. According to analysis of frequency, top topics are related to water quality and focused on lotic environments. We here present the main knowledge structure of RZs studies globally for the first 20 years of the XXI century.
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 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 | 0,004 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,134 | 0,234 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».