A Bibliometric Analysis of Research Trends in Biodegradation of Plastics
Notice bibliographique
Résumé
The rapid growth in the production and application of plastic globally has resulted in plastic pollution with a negative impact on the environment, especially the marine ecosystem. One main disadvantage in the majority of polymers is disposal after a useful life span. Non-degradable polymers create severe difficulty in plastic waste management that might end up in landfills or wash into the ocean. The biodegradation of plastic waste is one solution to this critical problem of pollution. Hence, there is a need to consider the advancement of research in this subject area, in pursuit of a way out of plastic pollution. Thus, this study was designed to map the biodegradation of plastic-related research from 2000 to 2021. Statistical information on the topic was recovered from the Web of Science Core Collection and analysed using the bibliometrix package in RStudio statistical software, while data visualisation was conducted via VOSviewer. Our evaluation indicated that the amount of research on the biodegradation of plastic increased over the last decade, and the annual growth rate of publication trends was 11.84%. The study revealed that 1131 authors wrote the 290 analysed documents, with a collaboration index of 4.04. Cooper DG (n = 11) was the most relevant author, McGill University (n = 21) was the most active university, and the Journal of Polymers and the Environment (n = 19) the leading journal. The outcome of this study can guide prospective research and offer vital information for improving the management of plastic waste.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,165 | 0,424 |
| 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) | 0,015 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».