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Enregistrement W4405435813 · doi:10.26599/jgse.2024.9280031

Development, hotspots and trend directions of groundwater numerical simulation: A bibliometric and visualization analysis

2024· article· en· W4405435813 sur OpenAlexaboutno aff
Xue-ru Wen, Jun Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Groundwater Science and Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueScientific Computing and Data Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisualizationGroundwaterEnvironmental scienceComputer scienceGeographyGeologyData miningGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Groundwater is a vital component of the hydrological cycle and essential for the sustainable development of ecosystems. Numerical simulation methods are key tools for addressing scientific challenges in groundwater research. This study uses bibliometric visualization analysis to examine the progress and trends in groundwater numerical simulation methods. By analyzing literature indexed in the Web of Science database from January 1990 to February 2023, and employing tools such as Citespace and VOSviewer, we assessed publication volume, research institutions and their collaborations, prolific scholars, keyword clustering, and emerging trends. The findings indicate an overall upward trend in both the number of publications and citations concerning groundwater numerical simulations. Since 2010, the number of publications has tripled compared to the total before 2010, underscoring the increasing significance and potential of numerical simulation methods in groundwater science. China, in particular, has shown remarkable growth in this field over the past decade, surpassing the United States, Canada, and Germany. This progress is closely linked to strong national support and active participation from research institutions, especially the contributions from teams at Hohai University, China University of Geosciences, and the University of Science and Technology of China. Collaboration between research teams is primarily seen between China and the United States, with less noticeable cooperation among other countries, resulting in a diverse and dispersed development pattern. Keyword analysis highlights that international research hotspots include groundwater recharge, karst water, geothermal water migration, seawater intrusion, variable density flow, contaminant and solute transport, pollution remediation, and land subsidence. Looking ahead, groundwater numerical simulations are expected to play a more prominent role in areas such as climate change, surface water-groundwater interactions, the impact of groundwater nitrates on the environment and health, submarine groundwater discharge, ecological water use, groundwater management, and risk prevention.

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

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.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devislow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,876
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,1240,160
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,295 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Bibliométrie

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeObservationnel · Autre devis
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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