Bibliometric analysis of climate crisis and climate change research
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
Climate change is a worldwide issue that can influence the way of life of all living beings. This study aims to perform a bibliometric analysis of climate crisis and climate change scientific studies. Bibliometric analyses give an in-depth assessment of the literature's publications on the subject, the identification of scientific research trends on the subject, the evaluation of researcher collaboration, and the evaluation of significant issues. The study is qualitative research, and a bibliometric research method was used. The research data was first accessed on 04 August 2022 (Time: 14:34) from the "Web of Science" database as an online search. However, some data were revised on 18 July 2023 (Time: 15:00) using the same database in order to include up-to-date data in the study. The obtained data were transferred to VOSviewer software and analyzed. According to the survey, climate-related articles most used keywords include climate change, climate crisis, sustainability, environment, climate justice, and Anthropocene. Most of the studied papers are from many disciplines, such as environmental sciences, meteorology atmospheric studies, ecology, geosciences multidisciplinary, and environmental studies. When the publications on climate catastrophe are examined by country, the most cited countries are England, Canada, United States, Sweden, and Norway. As a result, international scientific collaboration and data exchange are critical for a successful battle against climate change and the climate crisis. Collaboration and information exchange between disciplines can result in more effective and inclusive solutions. Encouraging studies in other languages and knowing common terminology can help to promote global collaboration. The examination and assessment of scientific findings are vital in enhancing societal awareness and resilience, as well as in developing long-term policy
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,060 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| 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