Bibliometric analysis of studies of the Arctic and Antarctic polynya
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,079 | 0,321 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle