Bibliometric and Visual Analysis of Natural Capital Studies
Notice bibliographique
Résumé
Natural capital is an important part of the ecological service systems, a necessary condition for human survival and development, and an important support for the sustainable and healthy development of the three dimensions of society, economy and environment. Based on the core ensemble database of Web of science (WOS) database, this paper uses CiteSpace and VOSviewer software to visualise and analyze the subject development trend and hot research of natural capital from 2001 to 2022. The results show that: 1. The major publishing countries in natural capital are the United States, China, the United Kingdom, Australia and Canada, with the United States in first place followed by China, and China and the United States are far ahead of the rest of the world in natural capital research. 2. The Chinese Academy of Sciences, the Australian National University, the University of Oxford, Stanford University, the University of Queensland and Beijing Normal University are the top six publishers in natural capital research institutions, with the Chinese Academy of Sciences leading the way in terms of the number of articles published. 3. In the past 20 years, the number of articles published on natural capital research has been growing exponentially, with an explosive growth during 2013-2022. 4. Research hotspots cover resource management, sustainable development, climate change, ecological services, environmental protection and biodiversity, etc. , indicating that natural capital needs scientific and technological support from multi-disciplinary fields, and in-depth research in this field also promotes the development of other disciplines.
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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 | 0,008 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,188 | 0,215 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».