Scientific evolution of climate change justice: A bibliometric review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The recognition of climate justice approaches for adaptation and mitigation by the United Nations Convention on Climate Change (UNFCCC) resulted in actions on ‘climate change justice’ in the early 2000s. Since then, the field has experienced rapid growth. This research identifies studies on climate change justice to understand how they highlight transformative actions. The study used a systematic review by a bibliometric analysis using 1464 documents indexed on the Web of Science (WOS), covering 26 years of research on climate change justice. The data were analyzed by SciMAT and ArcGIS for science mapping, detecting major focus areas, and understanding the development of the academic base of this field over time and the major themes in this evolution. The published documents were categorized into four distinct time frames: the post Kyoto Protocol (1997–2010), the climate change justice awakening (2011–2015), the post-Paris consensus (2016–2019), and the climate, biodiversity, and justice nexus (2020–2023) periods. The first period mainly focuses on a few themes, such as discourse, hazardous waste, and climate change justice principles. They become more diversified in the following periods to acknowledge the multidimensional characteristics of climate change justice. Moreover, political aspects are still dominant in these publications, while other important socio-economic subjects, e.g. transformative governance, collective actions, and participation, are poorly represented. Discourse, transitions, impacts, and policy are major thematic areas in configuring the advancement of climate change justice knowledge. This research can be a benchmark for researchers seeking to explore knowledge gaps related to climate change justice and its development.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,070 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle