Microplastic research trends in the Gulf region from a global perspective
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Microplastic (MP) pollution research has experienced significant global growth, with an exponential increase in publications since 2015. Despite this surge, research focused on the Gulf region remains limited. This gap is particularly concerning given the Gulf's dense industrial activities and substantial waste production. This study provides the first bibliometric analysis of MP research globally and within the Gulf region, examining the current state and emerging trends while identifying specific topics for future studies. Methods A bibliometric analysis of peer-reviewed articles published between 2000 and 2024 was conducted for global and Gulf region research. Bibliometric analysis employed several tools to identify trends, keyword networks, and research gaps, with manual refinement of keywords to enhance accuracy. The study also analyzed leading countries and institutions contributing to MP research. Results and Discussion The analysis highlights significant global contributions, with China emerging as a leader in MP research globally and Iran playing a prominent role within the Gulf region. While global publications have increased exponentially since 2015, the Gulf region's research output remains underrepresented, accounting for only about 1.1% of global publications. This underscores the need for enhanced regional research to better integrate the Gulf into the global discourse on MPs. Keyword analysis reveals that certain areas of MP research remain unexplored in the Gulf region. The trend analysis shows an evolving focus globally, shifting from basic interactions of MPs with marine environments to more complex issues such as environmental health and ecosystem impacts. This progression indicates a maturing field that increasingly addresses the broader implications of MP pollution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».