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Enregistrement W4212822453 · doi:10.3390/su14042208

Understanding Recent Trends in Global Sustainable Development Goal 6 Research: Scientometric, Text Mining and an Improved Framework for Future Research

2022· article· en· W4212822453 sur OpenAlexaff
A.B. Roy, Aman Basu, Yanyu Su, Yan Li, Xuhui Dong

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater-Energy-Food Nexus Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésSanitationSustainable developmentCitationBibliographic couplingComputer scienceData scienceKnowledge managementRegional scienceManagement sciencePolitical scienceSociologyLibrary scienceEngineeringEnvironmental engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fulfilment of Sustainable Development Goal (SDG) 6, concerning water and sanitation, is critical in itself and also conditional for the other 16 SDGs being met. The purpose of this study was to understand the scientific research trajectories, spatiotemporal development, scientific collaboration, ongoing research themes, and gaps related to SDG 6. We propose a coupling of bibliometric and text mining methods in this work, to statistically portray the impact of water research on the accomplishment of SDG 6. Through the Web of Science database, we focused on a single UN SDG goal (i.e., six related publications that were current (2015–2021)). The study was performed on the chosen 289 publications. With the analysis of Keywords Plus, abstracts, titles, as well as author keywords, we looked at the performance of authors, publications, journals, institutions, and nations in terms of publishing. To obtain an insight into the water and sanitation study topic, we used co-citation, co-occurrence, cooperation networks, theme networks and cluster analysis, word dynamics, thematic evolution, and other techniques. We filtered out five distinguishing themes using text mining and showed their temporal trends. The main outcome is that participation, as well as collaboration with countries of the Global South, is still lacking in the SDG 6 research sphere. Therefore, as an insight from this study, we proposed a conceptual framework, the sustainable development of water and sanitation (SDWS) framework, to classify the research domain of water and sanitation regarding its connections to the environment, economy, and society (i.e., sustainable development). The scientometric and text analysis results provide the contemporary state and overview of the water and sanitation research field, whereas the second, conceptual framework section, provides a better understanding of qualitative contents, by revealing the insights gained, as well as the important work to be done in future water and sanitation studies.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,273
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,012
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,182
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,234 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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