Bibliometric Analysis of Studies on Environmental Education in Early Childhood Education
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to conduct a bibliometric analysis of articles related to environmental education in early childhood (EEEC). The sub-objectives of the study were to determine the distribution of studies on EEEC by years, the most used keywords, the most cited articles, the most active researchers, the most cited journals and the most active collaborating countries. Bibliometric analysis methods were used in the research. Bibliometric mapping analysis was preferred to provide visual representations of the relationships between the main concepts. The data were obtained from the Web of Science (WoS) database and the 191 articles accessed because of filtering were analysed using VOSviewer software. As a result of the research, it was determined that studies on EEEC have increased over the years. Among the keywords, “early childhood education”, “environmental education” and “sustainability” came to the fore respectively. The most cited study was “Beyond Stewardship: Common World Pedagogies for the Anthropocene”. Prominent journals included “Australian Journal of Environmental Education” and “Sustainability”, while the most influential authors were identified as “Alsina, A.” and “Rodrigues-Silva, J.”. Among the countries, “Australia”, “Canada” and “Brazil” are at the forefront. Encouraging more co-operation and interdisciplinary studies in the field of EEEC will help deepen research in this field.
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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 | 0,013 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,196 | 0,238 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».