Bibliometric Analysis of the Structure and Evolution of Research on Assisted Migration
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose of Review Assisted migration is increasingly proposed as a proactive management strategy to mitigate the consequences of maladaptation predicted under climate change. Exploring the social and academic structure of the field, its research gaps, and future research directions can help further the understanding and facilitate the implementation of assisted migration strategies. Here we used bibliometric analysis to examine the intellectual, social, and conceptual structures of assisted migration research to identify gaps and opportunities for future research. Bibliometric data based on publications on assisted migration were collected from Scopus and Web of Science databases using assisted migration and climate change or their synonyms as queries. Metadata were merged, processed and several networks were constructed. Recent Findings Co-citation and keyword co-occurrence networks identified three major clusters focused on (i) theory and risk of assisted migration of threatened and endangered species, (ii) impact of climate change on realized and fundamental climate and geographic niches, and (iii) assisted population migration. Collaboration network analysis identified three social core hubs: North America, Europe, and Australia, with the USA and Canada being the most productive and the most collaborative countries. Summary We conclude that future research is expected to concern mainly the assessment of physiological response of species and populations to extreme climate events such as drought and frost, and the contribution of non-climatic factors and biotic interactions in local adaptation and population performance under climate change. Social core hubs distinguished in this work can be used to identify potential international research and training collaborators necessary to address gaps and challenges underlying assisted migration implementation.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,075 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 découle