Trend in Landscape Ecology Topic Research Based on Web of Science: A Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This studies highlighting the state of research and the dominant issues in Landscape Ecology. Based on Web of Science database and using the bibliometric analysis method, the 4,496 papers were analyzed in the field of Landscape Ecology topic research from 1976 to March 15, 2025. Most papers were written in in English (4,408, 98.043 %), were from 130 countries or regions, 3,651 organizations, and published in 824 journals and 12 book series. The top five journals are Landscape Ecology (434, 9.653 %), Landscape and Urban Planning (120, 2.669 %), Ecological Applications (90, 2.002 %), Ecology (86, 1.913 %), Ecological Indicators (84, 1.868 %), each journal published more than 84 papers. Top five countries are USA, Peoples R China, Canada, Australia, England, each published more than 304 papers. The top five organizations are United States Department of Agriculture USDA, United States Forest Service, University of California System, Chinese Academy of Sciences, Centre National De La Recherche Scientifique CNRS, each with more than 138 papers. With co-occurrence network visualization by VOSviewer, all keywords were separated into eight clusters topic research. By the all keywords occurrence during the different period, we can found the earlier and front research keywords and cluster. Based on ESI database, there are twenty-one top papers of all highly cited papers. The most papers are focused on the five Sustainable Development Goals of 15 Life On Land (3,486, 77.536 %), 13 Climate Action (2,897, 64.435 %), 14 Life Below Water (2,739, 60.921 %), 02 Zero Hunger (1,121, 24.933 %), 11 Sustainable Cities and Communities (982, 21.842 %). The results will help researchers clarify the research current situation, but also provide guidance for future research. This work is also useful for student identifying graduate schools and researchers selecting journals for publishing the most papers or top papers.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,057 | 0,101 |
| 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) | 0,003 | 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; 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 ».