Bibliometric Mapping of Academic Research Focusing on Animal Production and Climate Change in Association with Methane Emissions and Animal Productivity
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is a pressing global challenge, and animal production is a major contributor to methane emissions. This study examines the academic landscape of research on CH4 emissions and animal productivity, with a focus on cattle, sheep, and goats. Using a bibliometric analysis of 2500 documents published between 1987 and 2023, the study finds that research on this topic has increased significantly over time, with a record high in 2022. The leading countries in terms of research output are the United States, China, Brazil, Canada, and Italy. The study identifies several key research themes, including the impact of CH4 emissions on animal productivity parameters, the development of mitigation strategies, and the assessment of trade-offs and synergies between CH4 emissions reduction and other sustainability goals. The study concludes by highlighting the importance of continued research on CH4 emissions and animal productivity to develop and implement effective mitigation strategies. This study has important implications for policymakers, researchers, and the livestock industry. Policymakers can use the findings to inform the development of policies and regulations that support the reduction of CH4 emissions from animal production. Researchers can use the findings to identify gaps in the existing knowledge base and to develop new research directions. The livestock industry can use the findings to develop more sustainable production practices. By working together, policymakers, researchers, and the livestock industry can develop and implement effective mitigation strategies that reduce greenhouse gas emissions, protect the environment, and support sustainable food production.
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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 | 0,006 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,216 | 0,343 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 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) | 0,005 | 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 ».