MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4296087429 · doi:10.3390/f13091437

A Bibliometric and Visualized Analysis of Research Progress and Trends on Decay and Cavity Trees in Forest Ecosystem over 20 Years: An Application of the CiteSpace Software

2022· article· en· W4296087429 sur OpenAlexaboutno aff
Jiang Wen, Tayierjiang Aishan, Ümüt Halik, Zhicheng Wei, Maierhaba Wumaier

Notice bibliographique

RevueForests · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueForest Ecology and Biodiversity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBibliometricsWeb of scienceField (mathematics)GeographyEndangered speciesForest ecologyEnvironmental resource managementData scienceEcologyLibrary scienceEcosystemPolitical scienceComputer scienceEnvironmental scienceBiologyHabitatMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As one of the most serious health issues facing trees, the occurrence of decay and hollowing not only reduces the stability and quality of living trees but also leads to the deterioration of their eco-physiological functions, which creates great challenges to the conservation and sustainable management of forest resources. In recent years, the study of tree decay and hollow rot have attracted more and more attention from scholars at home and abroad. The relevant research results have a great significance for the prevention and control of affected living trees and the conservation and sustainable management of endangered species. However, there is a lack of systematic literature review and an insufficient understanding of research hotspots and trends in this field. This paper selects literature retrieved from the CNKI and Web of Science core databases as data sources, the number of publications, research topics, research status, hot spots, and trends, as well as the main research countries, institutions, and co-cited authors in the field of tree decay are visualized by using bibliometrics software CiteSpace (V.5.8.R3), and the current international research hotspots and development trends in this field were systematically summarized. The results showed that the number of papers in this field at home and abroad showed rapid growth in general, and the number of Chinese papers showed a slow growth after 2009. The number of papers published in English by Chinese authors was more than the number of papers published in Chinese in the field. From 2002 to 2021, the research hotspots in this field are constantly changing. Cluster analysis shows that the main themes of the relevant research are as follows: “Eastern Canada” tree species, “hydraulic vulnerability segmentation”, “dead wood management”, and “hydraulic safety”. The advantages and disadvantages of hollow/dead wood on forest ecosystems were explored from different perspectives, providing a theoretical basis and scientific support for the forest health and sustainable management. The United States dominates the research in this field, while China is a relatively late comer but is catching up fast, and the Chinese Academy of Sciences is the most prolific publisher on this topic in China. The influence of Chinese research in this field on relevant international publications is gradually increasing. In short, the research in this field is still in the phase of rapid development, and both the breadth and depth of quantitative research are increasing. How to accurately diagnose and quantify the internal decay of tree trunks and its relationship with tree death and forest decline under the interference and pressure of climate change and human activities is still a hot and difficult issue in this field.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,021
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,290 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueForestsMême sujetForest Ecology and Biodiversity StudiesTravaux en français237 207