Notice bibliographique
Résumé
Prominent anthropogenic sources of pollution within urban areas, such as automobiles, industrial operations, and increased electricity usage, are linked to human activities that risk human health. This study aimed to examine the publication patterns and annual growth rates related to urban pollution in the Scopus and Web of Science (WoS) databases. The comprehensive analysis encompasses productive countries, network connectivity, proactive institutions, and research keywords examined through ScientoPy and VOSviewer. This analysis revealed a fluctuating trend in urban pollution research in both databases from 1990 to 2021. Nonetheless, there was a notable surge in publications on the WoS database after 2008. Within the scope of this study, "Environmental Science and Ecology" has been identified as the most pivotal subject area. This study indicated that scholars from France, Brazil, the United Kingdom, Germany, Canada, the United States, and China collaborated extensively, establishing robust research partnerships. The keyword “Urban pollution” has become the most prevalent, followed by “Pollution” and “Air pollution”. This study is subject to certain limitations, primarily from its reliance on the Scopus and WoS databases, which consequently influenced the data quality. Nevertheless, the study elucidates prevailing trends in urban pollution research, offering guidance to practitioners, prospective researchers, and policymakers in formulating novel concepts and a research agenda conducive to sustainable environmental dimensions.
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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 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,096 | 0,123 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».