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Enregistrement W4401149529 · doi:10.1111/1749-4877.12883

The changes in zoological publication rates and focal subdisciplines between 1960 and 2022

2024· review· en· W4401149529 sur OpenAlexaboutno aff
Tianbao LUO, Liyu LI, Qian Wang, Wentong LIU, Jinyu Guo, Yimei Yan, Newman CHRIS, Youbing Zhou, Jin Zhao

Notice bibliographique

RevueIntegrative Zoology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSpecies Distribution and Climate Change
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaContext (archaeology)EcologyFish <Actinopterygii>CornerstoneBiologyZoologyGeographyFisheryArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Since ancient times, zoology, as the branch of biology dealing with animals, has been a cornerstone of natural science and has developed substantially over the last century. We conducted a bibliometric analysis using structural topic modeling (STM) to determine changes in the representation of principal zoological subdisciplines in the literature between 1960 and 2022. We collated a corpus of 217 414 articles from 88 top‐ranked zoology journals and identified three main fields: (i) ecology, (ii) evolution, and (iii) applied research. Within these, we identified 10 major subdisciplines. The number of studies published per year grew from 118 in 1960 to 6635 in 2022. Macroscale‐related subdisciplines increased while classical and traditional subdisciplines decreased. Mammals (34.4%) and insects (18.1%) were the dominant taxa covered, followed by birds (15.2%) and fish (8.0%). Research on mammals, insects, and fish involved a broad range of subdisciplines, whereas studies of birds focused on ecological subdisciplines. Most publications were from the United States, followed by the United Kingdom, Germany, Canada, Australia, China, and Japan, with two developing countries, China and South Africa among the top 15 countries. There were different subdiscipline biases between countries, and the gross domestic product of each country correlated positively with its publication output ( R 2 = 0.681). We discuss our findings in the context of advances in technological innovations and computing power, as well as the emergence of ecology as a formal sister discipline, driven by changing environmental pressures and societal values. We caution that valuable publications from traditional zoological fields must not be completely supplanted by more contemporary topics and increasingly sophisticated analyses.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
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 enseignants0,925
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0750,089
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,293 · 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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