Silvikültür ve İklim Değişikliğinin Bibliyometrik Analizi: Eğilimler, Örüntüler ve Araştırma Sıcak Noktaları
Notice bibliographique
Résumé
This research presents a bibliometric analysis of scientific studies addressing the intersection between silviculture and climate change. Analysing 478 studies published between 1993 and 2023, this analysis reveals research trends, international collaboration networks, and the geographical distribution of scientific production on the topic. In recent years, especially after 2010, interest in the role of silviculture in adapting to and mitigating climate change has grown rapidly. The analysis of collaborative networks highlights the central role of the United States in this field, with countries such as Germany, Canada, and Spain also making important contributions through cross-border research partnerships. The United States and Europe are at the forefront of scientific production, revealing a growing awareness of the relationship between forest management practices and climate change. The research shows that key concepts such as 'forest management', 'carbon sequestration', and 'resilience' are becoming increasingly prominent, and research is focusing on sustainability and climate change adaptation strategies. In conclusion, this study highlights the importance of increased global collaboration and multidisciplinary approaches in research on climate change and silviculture, and provides trends that will contribute to the development of sustainable forest management policies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».