Research on Wildfire and Soil Water: A Bibliometric Analysis from 1990 to 2023
Notice bibliographique
Résumé
In the context of climate change, wildfires occur more frequently and significantly impact the vegetation–soil–water continuum. Soil water is a critical factor for understanding wildfire occurrence and predicting wildfire hazards. However, there is a lack of specific bibliometric analysis of the research on the mechanisms by which soil water influences wildfire occurrence. Therefore, this study conducted a bibliometric analysis of wildfire and soil water, aiming to understand their relationship, research characteristics, and future development trends. We used the Bibliometrix software package in R 4.4.0, which provides different methods for analyzing bibliometric data. A total of 1585 publications were analyzed from 1990 to 2023. The results of the study showed that the number of publications showed an overall growth trend during the period, with an average annual increase rate of 4.4%. The average annual citations per paper exhibited a pattern of rapid increase, followed by slow growth, and then rapid decrease. Ten highly productive authors in the field contributed 12.2% of the total publications during this period. Over the past 30 years, the University of Aveiro has consistently ranked first in terms of paper quantity. Most of the top ten productive institutions are in the United States, Australia, and several European countries. Fifty-eight countries engage in research related to wildfires and soil water, with close collaboration observed between the United States, Canada, and Spain. The four most frequently used keywords are “wildfire”, “fire”, “water repellency”, and “runoff” (with a total frequency of 1385). Water properties relevant to soil characteristics in the word cloud primarily include hydrophobicity, runoff, erosion, and infiltration. Erosion, wildfires, and runoff are crucial in the field but have yet to receive substantial development. The correlation of post-wildfire soil water properties with infiltration, runoff, and erosion processes is most likely to be addressed in future research. The findings will help researchers assess the post-wildfire disaster chain and its impact on the ecological environment, with clear trends, gaps, and research directions in the areas.
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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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,087 | 0,176 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».