Scientific evolution of climate change justice: A bibliometric review
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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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 | 0,034 | 0,168 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,254 | 0,346 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».