Bibliometric analysis of studies of the Arctic and Antarctic polynya
Notice bibliographique
Résumé
Based on the polar polynya-related 1,677 publications derived from the Web of Science from 1980 to 2021, this study analyses the scientific performance of polar polynya research with respect to publication outputs, scientific categories, journals, productive countries and partnerships, co-cited references, bibliographic documents and the thermal trends of keywords. The number of publications and citations on polar polynya has increased 17.28 and 11.22% annually since the 1990s, respectively, and those numbers for Antarctic polynya have surpassed that of the Arctic polynya since 2014. Oceanography, geosciences multidisciplinary, and environmental sciences were the top 3 scientific categories in the Arctic and Antarctic polynya research field. Nevertheless, ecology and meteorology are gaining ground in the Arctic and the Antarctic recently. The Journal of Geophysical Research-Oceans accommodated most publications for both polar regions, followed by Deep-Sea Research Part II-Topical Studies in Oceanography and Polar Biology. The Continental Shelf Research and Ocean Modeling were favored journals in Arctic and Antarctic polynya research, respectively. The USA dominated the polar polynya study field with 31.74%/43.60% publications on the Arctic/Antarctic polynya research, followed by Canada (40.23%/4.32%) and Germany (17.21%/11.22%). Besides, Australia occupied the second most popular position in the Antarctic polynya research. The keywords analysis concluded that the polynya topics that generated the most interest were altered from model to climate change in the Arctic and ocean water and glacier in the Antarctic over time. This study gives a summary of the polar polynya scientific field through bibliometric analysis which may provide reference for future research.
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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 | 0,006 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,120 | 0,190 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».