Research Trends of Soil Mercury Pollution Based on the Bibliometric Analysis of 2014–2024 SCI Papers
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, soil mercury pollution has become a global environmental problem, especially in countries with rapid development of industry like China. To analyze the current status of published papers and research hotspots in the field of soil mercury pollution, this review statistically analyzed and visualized the SCI papers in this field from 2014 to 2024 using bibliometric and CiteSpace knowledge graph analysis. The results show that the number of SCI papers in the field of global soil mercury pollution is on the rise, covering 76 disciplines, of which ecological and environmental science accounts for more than half. The main countries of publication are China, the United States, Canada, Spain and India, and the cooperation network has gradually changed from scattered to close. China has become a core research country, and the cooperation with other countries has been continuously enhanced. Based on keyword analysis, global research on soil mercury pollution initially focused on the accumulation and transport mechanisms of mercury, then shifted to the forms, pollution sources and ecological impacts of mercury in the medium term and has recently concentrated on the behaviors and ecosystem interactions of mercury in water bodies. Moreover, significantly influenced by geography and environment, research of China in this field has initially concentrated on mercury release and contamination from mining activities, subsequently shifted to aquatic bioaccumulation and impacts on water bodies, and has recently emphasized ecological risk assessment and remediation.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,120 | 0,173 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».