Bridging the gap: a bibliometric examination of the interdependency between pedestrian activity and built environment
Notice bibliographique
Résumé
This bibliometric study comprehensively analyses the research landscape at the intersection of pedestrians and the built environment from 1975 to 2024, from the first study in the field till now. Several studies have published in recent years; however, lack a comprehensive approach to find out the themes and areas studied, and the analysis of the research gap remains unidentified (Revision 6.3). To address this, the extensive Scopus database was used, and 1126 research papers were selected based on relevance to map publication trends, identify dominant themes, pinpoint research gaps, and chart future research directions. The analysis reveals that research in this field has grown exponentially since 2007-08, with the United States leading in research output, followed by Canada, China, Australia, South Korea, and the United Kingdom. Global North highlights the lack of research in the region, but China and India are emerging as research hubs. Studies show the evolution of themes from thermal comfort to safety and security. It also addresses socio-demographic, sustainability, and universal inclusivity factors for growing urban spaces. This study helps stakeholders, such as industry experts, policymakers, urban planners, and researchers, by providing important evidence-based insights and a holistic overview of the field.
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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 | 0,020 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,241 | 0,324 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».