Climate change and forestry carbon sink: a literature review and visualization perspective
Notice bibliographique
Résumé
Employing scientometric analysis of 8,346 peer-reviewed publications indexed in the Web of Science Core Collection (1981–2023) on climate change and forestry carbon sink, systematically elucidated fundamental dimensions encompassing developmental trajectories, disciplinary characteristics, and intellectual frameworks. The results of this study indicate the following: (1) the number of publications focusing on climate change and forestry carbon sink is exhibiting exponential growth, signifying a “Rapid development period” in this field. Forest Ecology and Management constitutes the predominant knowledge dissemination platform, while Environmental Sciences stands out as the most popular subject category. (2) The United States, China, and Canada are the most productive countries in terms of research output in this field. Additionally, the Chinese Academy of Sciences serves as a pivotal institutional entity in epistemological production conducting research in this area. (3) The seminal work, titled “ A large and persistent carbon sink in the World’s forests ” (Citations: 6,467) was authored by Pan, Y., a senior researcher affiliated with the U. S. Department of Agriculture (USDA) Forest Service. (4) The bibliometric keyword co-occurrence network analysis of keywords illustrates that climate change and forestry carbon sink remain the focal research topics in this field. It is observed that the research hotspot of climate change and forest carbon sink is transitioning from ecological dynamics to socio-economic systems research. Nonetheless, carbon reduction and carbon sink continue to be recognized as constituting essential components in the climate stabilization portfolio. Ultimately, drawing from the aforementioned analytical research, this paper suggests four prospective avenues for advancing the epistemic frontier.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».