Pesticides and non-essential metals in Amazonian aquatic organisms: A Scientometric Overview
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to assess the scientific knowledge regarding the impact of pesticides and non-essential metals on freshwater aquatic organisms within the Amazon basin. The investigation encompasses a comprehensive analysis, including: i) temporal patterns; ii) methodological approaches; iii) keywords; iv) geographical distribution; v) academic institutions; vi) studied groups of aquatic organisms; and vii) specific environmental contexts investigated. It was used 203 publications in Web of Science and Scopus databases. A discernible ascending trajectory in publication frequency was observed over time, exhibiting a robust and statistically significant correlation with citation counts. The predominant disciplinary focus was discerned to be Environmental Science. Prevalent keywords encapsulated "Mercury," "Fish," "Amazon", "methylmercury" and "bioaccumulation". Noteworthy scholarly contributions emanated primarily from Brazil, with substantive collaboration of the United States, France, Canada and Bolivia. Among the foremost research entities were Brazilian institutions. Bioindicator selection exhibited a distinct predilection for fishes. The diverse spectrum of aquatic environments scrutinized included rivers, lakes, laboratory settings, and reservoirs. This scientometric analysis not only furnishes insights into the global trajectory of research on pesticides and non-essential metals within Amazonian aquatic ecosystems but also identifies prevailing methodologies, research lacunae, and prospects for future investigations within the Amazon basin.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,071 | 0,104 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».