Pesquisa de cianoliquens: uma análise bibliométrica de 1991 a 2022
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
No presente estudo foi realizada uma análise bibliométrica sobre cianoliquens, utilizando como base de dados a ISI Web of Science (WoS). Um total de 244 documentos foram recuperados, publicados no período de 1991 a 2022, e 79 estudos publicados de 2016 a 2022. Considerando todo o período analisado, observou-se um aumento nos estudos com cianoliquens, sendo o ano de 2013 o mais produtivo (21 estudos), seguindo de 2019 (18). Os estudos foram feitos por cientistas de 47 países, com EUA, Canada, Alemanha, Noruega e Suécia como os mais produtivos. A rede bibliométrica das palavras-chave foi agrupada em quatro classes: a primeira e mais isolada incluiu a taxonomia, evolução e seletividade dos parceiros simbióticos, enquanto as outras três classes foram associadas com ecologia, fisiologia, diversidade e conservação de cianoliquens, estas últimas dispostas em uma relação mais próxima, evidenciando que muitas vezes estes aspectos são estudados juntos. Analisando apenas o período de 2016 à 2022, a maioria dos estudos citados apresentam um interesse crescente em estudar a fixação de nitrogênio, ecologia funcional, microbiota associada e macroevolução dos cianoliquens. A análise bibliométrica foi eficaz em demonstrar o estado da arte do estudo dos cianoliquens em um contexto global, e evidenciou os principais tópicos de interesse da comunidade científica, assim como os países, pesquisadores, estudos e revistas que se destacaram.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it