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Enregistrement W4404080836 · doi:10.15666/aeer/2205_40234043

A BIBLIOMETRIC ANALYSIS OF RESEARCH ON CLIMATE CHANGE AND PHYSICAL ACTIVITY: KNOWLEDGE VISUALIZATION AND REVIEW

2024· article· en· W4404080836 sur OpenAlexaboutno aff
Anqi Qiu, Ray Luo, Penghao Wang

Notice bibliographique

RevueApplied Ecology and Environmental Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueConferences and Exhibitions Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisualizationClimate changeData scienceComputer scienceData miningGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change and physical activity have emerged as focal points of contemporary research.This study adopts a scientometric approach to review 1,268 bibliographic records and 70,522 citation records from the WoS Core Collection database, aiming to outline the research domains of climate change and physical activity through co-authorship, co-citation, and keyword co-occurrence analyses.Our findings highlight that: firstly, the research landscape is predominantly shaped by developed nations in Europe and North America, with the USA, Canada, and England being key contributors; secondly, the top ten authors in this field are spotlighted based on co-citation frequency, burst intensity, and centrality.Additionally, we identified four primary research themes and further unveiled the evolving research hotspots, delineating two promising research trajectories.In conclusion, potential future directions for research in climate change and physical activity are proposed.Furthermore, the study's principal contributions and limitations are elaborated upon, acknowledging the constraints imposed by utilized tools and data sources, and the influence of the researchers' expertise on result interpretation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0130,025
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,205
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,284 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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