Remote Sensing Application in Mountainous Environments: A Bibliographic Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Advancement in remote sensing platforms, sensors, and technology has significantly improved the assessment of hard-to-access areas, such as mountains. Despite these improvements, Africa lags in terms of research work published. This is of great concern as the continent needs more research to achieve sustainable development. Therefore, this study applied a bibliometric analysis of the annual production of publications on the application of remote sensing methods in mountainous environments. In total, 3849 original articles between 1973 and 2021 were used, and the results indicate a steady growth in publications from 2004 (n = 26) to 2021 (n = 504). Considering the source journals, Remote Sensing was the top-ranked, with 453 total publications. The University of the Chinese Academy of Sciences was the highest-ranking affiliation, with 217 articles, and China produced the highest number of publications (n = 217). Keywords used between 1973 and 1997, such as “Canada”, “alps”, and “GIS”, metamorphosed into “remote sensing” between 1998 and 2021. This metamorphosis indicates a change in the areas of interest and an increase in the application of remote sensing methods. Most studies were conducted in the Global North countries, and a few were published in low-impact journals within the African continent. This study can help researchers and scholars better understand the progress and intellectual structure of the field and future research directions in the application of remote sensing methods in mountainous environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,121 | 0,148 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».