Shifting research paradigms in landscape ecology: insights from bibliometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Context With 2022 marking the 40th anniversary of International Association for Landscape Ecology (IALE), landscape ecology has undergone substantial theoretical and methodological advances. A comprehensive quantitative bibliometric analysis can help better understand how the field has evolved during the past four decades. Objectives The main objectives of this review were: (1) to examine the 40-year developmental trajectory and key research topics in landscape ecology, and (2) to synthesize the shifts in research emphasis or paradigm shifts. Methods We conducted a quantitative analysis of publications in landscape ecology from 1981 to 2024, focusing on their trends, contributors, and hot topics based on the Web of Science core collection database. Results We found that: (1) Annual publications on landscape ecology in the Web of Science Core Collection have significantly increased in the last four decades; (2) The United States leads in publication quantity, citation frequency, and research collaboration, closely working with countries like China and Canada; (3) Key journals include Landscape Ecology , Landscape and Urban Planning , and Ecology , with Landscape Ecology being the most influential; (4) There have been significant shifts in research emphasis over time, with early studies concentrating on landscape structure, pattern and scale, while more recent trends focusing increasingly on ecosystem services and sustainability. Conclusions There has been a paradigm shift from “patch–corridor–matrix” to “pattern–process–scale”, and then to “pattern–process–service–sustainability” in landscape ecology research. To advance landscape ecology toward sustainability, future research needs to focus on developing conceptual frameworks, methodologies, and case studies of the “pattern–process–service–sustainability” paradigm.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,081 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,006 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».