Bibliometric Analysis of Climate Change Articles on SCI Journal
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
This research used Bibliometric and spatial distribution to describe science research productivities of climate change articles on SCI during 2007-2018. Of 25278 articles on climate change field, total research publication and Article form is increasing from 2007 to 2018; gains 3325 articles of total scientific production; 2800 articles of Article form in 2018 year. Moreover, the Article form is the highest research production as well with 19917 articles (1st ranking). The USA has the highest publication in all the article types and total research productivity (23286 articles with 1st ranking) including 5369 independent articles (23.06%) and 17917 collaborative articles (76.94%). CLIMATIC CHANGE journal has the most research output with 1105 articles (4.37%) and 1st ranking. Vietnam is ranked 45th with 159 articles (0.63%) including 33 independent articles (50th ranking, 20.8%) and 126 collaborative articles (44th ranking, 79.2%). Further, research productivity is also revealed all the countries with different research productivity quantities on the world map as USA, Canada, Europe community, and some Asia countries has high publication. Particular, Independent publication is showed from small red round dot to big one, and cooperative publication is performed in different colors, in which USA has the most publication in dark blue and big red dot. Therefore, this paper revealed science growth, research publishing trend, and spatial distribution of countries on climate change articles, and it also provides knowledge as well as more understanding about climate change 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.
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 | 0,019 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle