Bibliometric Analysis of Top Papers in Ecology Based on Essential Science Indicators during 2011–2021
Notice bibliographique
Résumé
Based on the Essential Science Indicators database, this study analyzed 1,777 top papers in the Ecology subject category of Web of Science, for eleven years from 2011 to 2021, which included 1,770 highly cited papers and 15 hot papers in the field and belonged to 33 categories and 29 research areas. All top papers written in English came from 12,677 authors, 3,246 organizations and 123 countries or territories, and were published in 104 journals and 5 book series in the field. The top five journals publishing the highest number of top papers are Proceedings of the Royal Society B Biological Sciences (9.96% of papers), Global Change Biology (7.88%), ISME Journal (7.71%), Landscape and Urban Planning (7.54%) and Trends in Ecology and Evolution (5.01%), each published more than 89 papers. Top five countries were USA, England, Australia, Germany and Canada. Furthermore, top six organizations publishing the highest number of top papers are University of California, Berkeley, University of Oxford, Chinese Academy of Sciences, University of Queensland, University of British Columbia, and University of California, Davis (more than 62 papers each). VOSviewer software supported the bibliometric analysis. Co-occurrence analysis of top papers' keywords identified eight clusters that correspond to eight major research topics representing different viewpoints on Ecology. Those main topics are: ecosystem services and conservation management, climate-change impacts, evolution and selection, biodiversity, diversity and abundance, ecology patterns and community structure, ecology prediction, impacts of biological invasions. The subject of ecosystem services and conservation management is a front or recent interest topics in Ecology.
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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 | 0,013 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,155 | 0,183 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».