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Enregistrement W4388566394 · doi:10.18280/ijsse.130520

Bibliometric Analysis of Earthquake Research in America: A Comparative Study Using Web of Science and Scopus Databases

2023· article· en· W4388566394 sur OpenAlexvenueno aff
Fernando Morante-Carballo, Lady Bravo-Montero, Néstor Montalván-Burbano, Paúl Carrión-Mero

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Safety and Security Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSeismology and Earthquake Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScopusWeb of scienceDatabaseWorld Wide WebComputer scienceData scienceMEDLINEPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the American continent, the movement of tectonic plates causes seismic activity that generates earthquakes.Some countries of America are located on the western fringe of the Pacific Ring of Fire, which involves several tectonic plates, such as Nazca, Cocos, and North American, among others.This study aims to analyse the scientific production of Earthquakes in America (EiA) using Web of Science and Scopus databases, to understand the origin (first publications in the area), intellectual structure (bibliometric maps), and research trends (topics for future works).The methodology was based on: (i) criteria for database selection (reasons for selecting Scopus and Web of Science), (ii) data processing (merging databases, deleting duplicates or erroneous documents, and the selection of bibliometric software), and (iii) analysis of intellectual structure (performance of scientific publications using bibliometric maps).The EiA has greatly impacted academia since its first publication in 1861, analysing 6553 scientific publications from the western part of the Pacific Ring of Fire.It includes the most representative subduction zones in the world, with major records in the last nine years, having contributions mainly from Mexico, France, Guatemala, and Chile.Finally, the trend topics aligned to EiA are ground motion models, seismic hazards, and induced seismicity.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0500,068
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,102
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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