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Enregistrement W4392601386 · doi:10.3390/agriculture14030445

Trends in Soil Science over the Past Three Decades (1992–2022) Based on the Scientometric Analysis of 39 Soil Science Journals

2024· article· en· W4392601386 sur OpenAlexaff
Lang Jia, Wenjuan Wang, Francis Zvomuya, Hailong He

Notice bibliographique

RevueAgriculture · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitationPopularityLibrary sciencePolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As one of the basic disciplines of agricultural, natural resource, and environmental science, soil science has played a critical role in global food security and socio-economic and ecological sustainability. The number of soil science journals and publications has increased remarkably with the development of soil science. However, there is a lack of systematic and comprehensive studies on the developmental trends of soil science based on journals and publications. In this study, 39 journals included under the soil science category in the 2022 Journal Citation Reports, and 112,911 publications in these journals from 1992 to 2022 were subjected to scientometric/bibliometric analysis to determine trends in publication, journal metrics, co-authorship, and research topics, in addition to general journal information. The results show that soil science ushered in a renaissance period with the number of publications, citations, impact factors, and CiteScore demonstrating an increasing trend. America and the Chinese Academy of Sciences had the most publications and citations. The most productive author published more than 400 articles. Soil science research focused mostly on its fundamental impact on the ecological environment based on the strongest citation bursts analysis of keywords. The analysis indicated that open access has increased in popularity. Current soil science journals still face a few common challenges, including an urgent need for a fairer evaluation mechanism on journal quality compared to the traditional use of single metrics as well as equity, diversity, and inclusion (EDI) in the whole editorial process. Artificial intelligence may bring new tools and more changes to the development of soil science. This study will help soil science researchers to better understand the development status and future trends of soil science. It will also guide authors in journal selection.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0340,070
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,247 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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