Bibliometric Analysis and Comprehensive Review of Stormwater Treatment Wetlands: Global Research Trends and Existing Knowledge Gaps
Notice bibliographique
Résumé
Stormwater treatment wetlands are widely recognized as efficient and cost-effective solutions to growing stormwater problems. This study presented a new approach to evaluating the current status and trends in stormwater treatment wetlands research. The annual scientific productivity of different states was identified using a bibliometric analysis approach. The number of publications related to stormwater treatment wetlands has exhibited an increasing trend since the earliest record of publication. USA and China were among the states that had the most number of stormwater treatment wetlands-related publications and international collaborations. In terms of the population-to-publication ratio, Australia, Canada, and South Korea were found to have a higher level of scientific productivity. Analysis of frequently used keywords and terms in scientific publications revealed that the efficiency of stormwater treatment wetlands and the processes involved in the removal of nutrients and trace elements were adequately investigated; however, inquiries on the removal of organic micropollutants and emerging pollutants, such as pharmaceuticals and personal care products, microplastics, and industrial compounds, among others, are still lacking. Through the comprehensive review of related scientific works, the design, components, and primary factors affecting the performance of stormwater treatment wetlands were also identified. Future works that address the aforementioned knowledge gaps are recommended to optimize the benefits of stormwater treatment wetlands.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,124 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».