Global Trends Research and Application of Green Chemistry and Education: A Bibliometric Analysis (1994–2023)
Notice bibliographique
Résumé
In the field of education, it has also been implemented into the school curriculum. An assessment of how we analyze the current state and trends regarding research into the application of green chemistry and education by completing a thorough bibliometric study for the time period 1994–2023. Studies in this field focus on the language used in journal publications, the level of development, the author’s keywords that are most often used, the journals that are often used as quotations, the most productive journal authors, the journals that influence researchers the most, which institutions are most productive, and which countries who is most active in research in this field. In the analysis section regarding bibliometric mapping, a total of 509 automatically selected peer-reviewed journals were obtained from data in Scopus. The results of the research show that: (1) manuscripts written in journals use English, (2) the top point publications in 2019 and 2020 were 51 papers, (3) green chemistry and education are the most frequently used keywords, (4) the work of (K., Alfonsi, Colberg J., Dunn P.J., Fevig T., Jennings S., Johnson T.A., Kleine H.P., et al. 2008), (J.H., Clark. 1999) as well as (M., Tobiszewski, Marć M., Gałuszka A., and Namies̈nik J. 2015.) and (M., Tobiszewski, Marć M., Gałuszka A., and Namies̈nik J. 2015.) is the most frequently cited document, (5) Yin J.; Goh T.-T.; Yang B.; Xiaobin Y., Nikou S.A.; Economides A.A., and Dessì D.; Fenu G.; Marras M.; Reforgiato Recupero D. is the most important author, (6) Journal Green Chemistry, and Journal Sustainability Switzerland are among the best journals, (7) University of Toronto, Universität Bremen, and University of York are among the top journals, and (8) Canada and Germany are the most important countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,032 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».