Forest fire consequences under the influence of changing climate: a systematic review with bibliometric analysis in the context of sustainable development goals
Notice bibliographique
Résumé
Forest fires have become a significant research subject among national and international communities due to increasingly favorable climate conditions characterized by prolonged periods conducive to forest fires. However, several studies have been developed worldwide to assess forest fires' conditions, frequency, and intensity. Still, the literature is not transparent globally for forest fires impacting climate or the climate affecting the forest fires. Therefore, the primary objective of this paper is to conduct a comprehensive review using bibliometric analysis and synthesis of the effects of climate change on forest fire activity throughout 2003–2023. The bibliometric data has been collected from the Web of Science (WoS) Core Collection. The results reveal that the USA and Canada occupy the leading positions in maximum production of scientific output with the highest documents and contain the most productive authors' institutes and well-known scholars or authors. Co-authorship overlay analysis showed that Flannigan, M. D. (2.08%) and Bergeron, Y. (1.18%) were the most productive authors with maximum citations and the highest H-index (15 and 11). In addition, we investigated the research strengths of Sustainable Development Goals (SDGs) and their sub-areas at the country and institute levels. Also, we conducted a comprehensive analysis to determine the percentage of literature that contributes to addressing forest fires and climate change in advancing the Sustainable Development Goals (SDGs) throughout the study period. The observation suggests that the existing body of literature significantly contributes to SDGs related to environmental sustainability and climate resilience. Also, the assessment of the literature's impact on SDGs achievement and awareness spans from 2005 to September 2023. Most earlier studies in this domain demonstrated a significant commitment to SDG 13 (Climate Action), constituting 83.049% of contributions with 886 published documents.
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
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 | 0,012 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,066 | 0,066 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».