Bibliometric insights and content analysis of diatom paleolimnology in lakes: Global perspectives and Indonesian contributions over the last decade
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluates global scientific publications on diatom-based lake paleolimnology from 2014 to 2024, with a focus on Indonesia's contributions, using bibliometric and content analysis of Scopus data. A total of 378 publications were identified, with relatively stable annual output. The Journal of Paleolimnology is the leading publication outlet, and Agricultural and Biological Sciences is the most studied subject area. Canada, the United States, and China dominate in publication volume, with Canadian authors being the most influential. Indonesia's research remains limited to a few lakes (Towuti, Rawapening, and Warna), indicating challenges but also potential for expansion. Keyword analysis revealed seven clusters centered on paleolimnology and diatoms. Underexplored research areas include microenvironment, miocene, modern analogs, modern sediments, nutrient limitation, siliceous components, and Patagonian palaeoenvironments. These themes suggest promising directions such as investigating Miocene microhabitats, improving ecological reconstructions through modern analog comparisons, and studying nutrient dynamics and silica availability, which are crucial for diatom growth and lake productivity. The study's findings aim to inform and enhance paleolimnology research in Indonesia and foster greater international collaboration.
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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 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,094 | 0,147 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».