Global Trends in Caffeine-based Lifestyles: A CiteSpace Exploration of Potential Environmental Sustainability Impacts
Notice bibliographique
Résumé
Caffeine-based lifestyles have become increasingly common, reflecting its widespread consumption as a psychoactive stimulant found naturally in coffee, tea and cocoa yet synthetically in personal care products (PCPs) and pharmaceuticals. This trend has raised concerns about its potential environmental consequences as it can bioaccumulate in various species, including aquatic organisms and terrestrial insects, prompting continuous research in this field since decades ago. However, a comprehensive bibliometric and scientometric analysis in this research field appears lacking. Thus, the primary goal of this study is to analyse the scientific literature concerning the impact of caffeine-based lifestyles on the environment. A CiteSpace analysis was applied in this study to determine various aspects of research literature, including the identification of productive authors, institutions, journals, regional distribution and emerging issues in the field. The study yielded 869 relevant publications from the Web of Science Core Collection (WOSCC) database. The results revealed that the United States, China, Canada, Brazil, and Spain were the top five countries out of 3345 writers from 108 countries active in this research area on the top of keywords such as PCPs, pharmaceutical and wastewater. The present study provides the existing body of knowledge on this topic by sharing a visual knowledge map, which highlights the trend, offering a valuable perspective, and opportunity for researchers.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,053 | 0,074 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».