Unveiling Research Trends on the Sustainable Development Goals: A Systematic Bibliometric Review
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable Development Goals advocated by the United Nations in 2015 focus upon five major crucial areas of concern by 2030 i.e., people, planet, prosperity, peace, and partnership.Through a bibliometric analysis, the present study intends to examine the trends, development, and prospects of the Sustainable Development Goals from 2016 to 2023.The study employed VOSviewer, MS Excel, and Biblioshiny (R Studio) to examine data collected from the Web of Science core collection database.In total, 2,814 title-based articles were analyzed and refined.Various methods were employed to identify the multidimensional contribution to the research of SDGs, including analysis of keywords, prolific authors, productive journals, active institutions and countries, and collaborations.The study identified significant clusters of SDG themes, such as environmental sustainability, education and attitude towards sustainability, and improvement in health quality and women's participation.The study also identified the top publications, prominent authors and journals, active institutions, research gaps, and nations contributing to this domain.The results show that high-income nations have a notably higher level of deliberation regarding SDG research.The results revealed significant implications, offering insightful information to stakeholders, researchers, and policymakers to prioritize future research endeavors and resource allocation to best achieve the 2030 SDGs.
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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 | 0,060 | 0,193 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,245 | 0,210 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».