Visualizing the landscape of blue finance for sustainable development: A bibliometric analysis and future directions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Blue finance research has recently made significant progress, but comprehensive research is still in its infancy. This paper established a consolidated database of 223 articles on blue finance and used CiteSpace for visualization analysis. Firstly, blue finance develops in embryonic, fluctuating, and stable growth phases. The main research countries are the US, Australia, England, and Canada. The University of California and the University of Queensland are the main research institutions. Marine Policy and Science are highly cited journals. A few core authors shape blue finance research with limited collaboration. Secondly, three themes were established by categorizing ten keyword clusters: financial instruments and mechanisms for marine conservation and sustainability, policy frameworks for adaptation and climate resilience, and policy frameworks for adaptation and climate resilience. Thirdly, contingent valuation, marine protected areas, and the blue economy are the main research hotspots. The results' theoretical contribution is identifying the progress of blue finance and its potential directions. Researchers, managers, and policymakers can use it to promote economic growth and ocean sustainability.
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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 | 0,010 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,109 | 0,182 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».