Knowledge Structure and Evolution of Wetland Plant Diversity Research: Visual Exploration Based on CiteSpace
Notice bibliographique
Résumé
Plant diversity, as a critical indicator of wetland ecosystem health and functionality, has garnered extensive research attention. However, systematic and quantitative assessments of research advancements in wetland plant diversity remain inadequate. This study pioneers a global bibliometric analysis of wetland plant diversity research (1986-2025), designed to systematically examine its worldwide patterns, knowledge architecture, and evolutionary trends. Bibliometric analysis was performed using CiteSpace V6.2.R4 (64-bit) software on 482 publications retrieved from the Web of Science Core Collection. Results indicate that the United States, Canada, China, and several European countries have collectively prioritized wetland plant diversity research, forming a close international collaboration network. Research themes initially centered on species composition, community structure, and diversity metrics have expanded to multiple dimensions such as ecosystem functions and services, environmental change impacts, and wetland management and restoration, forming several key research clusters. Keyword time-zone mapping reveals the trajectory of research themes from basic descriptions to applied and environmental relevance, while emergent analyses accurately identify hotspots and frontiers of current research such as ecosystem services, functional diversity, and climate change impacts. These findings contribute to comprehending the overall framework and developmental trajectories in wetland plant diversity research, and provide a reference for identifying potential research gaps and planning future research directions.
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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 | 0,000 |
| 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 ».