Bibliometric Analysis Of Aggregated Polymers From Natural Extracts And Nanoparticles With Antimicrobial And Antifungal Activity
Notice bibliographique
Résumé
Research into polymers has been highlighted in recent years, due to the low cost, regulations on the use of plastics in different countries and the different applications that can be given to them, such as in medicine, as medical patches, and agro-industries, as containers for fruit storage.These materials have proven to be eco-friendly, since they are obtained mostly from organic materials that facilitate their rapid degradation and less contamination to our ecosystem.Due to the problems presented, research work on eco-friendly polymers is increasing since they are presented as a great candidate to solve them.In this research, articles, keywords, authors and countries with high-impact publications have been analyzed to show the current situation of polymer research.Using Excel and VOSViewer, the data obtained from Scopus from 2018 to March 2024 were analyzed.The purpose of carrying out this study was to perform an analysis of the development and trends of work on polymers with antimicrobial and antifungal activity, with adhesions of extracts or nanoparticles for applications in medicine, agroindustry, etc.The data showed a large number of articles in high-impact journals in the Scopus database, highlighting the group work being carried out, and also the countries in which more research is being carried out, highlighting India and China.
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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 | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,103 | 0,139 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».