-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
Copy pathREADME.Rmd
59 lines (36 loc) · 5.48 KB
/
README.Rmd
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
---
title: "Crescimento Econômico e Mudanças Climáticas: uma análise bibliométrica"
output: github_document
---
[](https://www.repostatus.org/#active)
## Resumo
O conceito de desenvolvimento sustentável surgiu nos anos 1970 como alternativa ao crescimento econômico desenfreado e ganhou relevância com o relatório do Clube de Roma em 1972, destacando a necessidade de equilibrar crescimento econômico, proteção ambiental e justiça social. Este estudo visa mapeia a evolução da literatura sobre a interseção entre crescimento econômico e mudanças climáticas, usando análise bibliométrica de 5919 documentos na base Scopus e Web of Science (1978-2024) com uso do software R. Os resultados mostram um crescimento anual de 13,77% na produção científica, com a China liderando em publicações, seguida por Estados Unidos e Reino Unido. As áreas principais são Ciência Ambiental, Ciências Sociais, Economia, Energia e Medicina. Instituições como Universidade Tsinghua e Academia Chinesa de Ciências, e autores como Wang S., Bekun F. e Adebayo T., são destacados. Revelando uma expansão rápida, colaboração internacional significativa e identifica lacunas que necessitam de investigação, sublinhando a importância da colaboração global para soluções sustentáveis.
**Palavras-chave:** Análise bibliométrica; Desenvolvimentos sustentáveis; Economia; Crescimento econômico.
## Índice
1. [Descrição dos Scripts](#descrição-dos-scripts)
1.1. [Compilação](#compilação)
2. [Descrição dos Dados](#descrição-dos-dados)
3. [Instalação](#instalação)
## Descrição dos Scripts
Este repositório contém uma variedade de arquivos de código e diretórios. Em particular, a pasta **scripts** inclui três arquivos programados em R, que são:
* `/01_pacotes.R`: Responsável por gerenciar pacotes necessários para o projeto. Este script verifica quais pacotes estão instalados, instala os que faltam, e carrega todos os pacotes de forma silenciosa. Além disso, carrega fontes do dispositivo e verifica se a fonte "Times New Roman" está disponível, imprimindo uma mensagem de sucesso ou falha.
* `/02_importacao_dados.R`: Caracterizado pela importação dos dados bibliométrico, tendo como objetivo a conversão dos arquivos de dados do **Scopus** e **Web of Science** (WoS) em data frames, remoção de artigos duplicados, e filtragem de artigos científicos. O script também realiza análises bibliométricas, gera resultados resumidos e gráficos, e limpa o ambiente global removendo objetos temporários. Além disso, ele importa dados adicionais de arquivos Excel e CSV para visualizações e análises mais detalhadas. É importante ressaltar que **a compilação deste script levará alguns minutos para ser concluída** (aproximadamente 3 a 5 minutos), dependendo do poder de processamento da sua máquina.
* `/03_manipulacao_dados.R`: Este script realiza manipulações nos dados do **Scimago Journal &
Country Rank** (Scimagojr) e nas figuras a serem geradas a partir dos dados obtidos no tópico anterior. Ele junta a base de áreas de periódicos com a base principal, atribui áreas manualmente para periódicos relevantes, e limpa e renomeia colunas conforme necessário. Além disso, o script manipula os dados das figuras, como renomear colunas, identificar e filtrar os maiores países em produções científicas, ajustar os dados para plotagem de redes de colaboração entre países, realizar contagem acumulada de artigos por área, calcular variação anual de artigos e gerar análises de tabelas relacionadas a periódicos, instituições e autores.
### Compilação
Para executar os três scripts mencionados, abra o código principal, denominado `main.R.` Este script principal carrega e executa sequencialmente os trechos de códigos auxiliares necessários. Além disso, o `main.R` gera figuras e tabelas a partir dos dados analisados, exportando esses resultados para a pasta **figuras** (em formato *png*) e **tabelas** (em formato *pdf*), onde estarão disponíveis como output final.
## Descrição dos Dados
Todos os dados deste projeto estão localizados na pasta **dados**, necessários para a construção dos resultados presentes no artigo. A pasta está subdividida em três diretórios:
* `/dados_scopuswos/`: Esta pasta contém os dados obtidos das plataformas Scopus e Web of Science. Há um arquivo (`scopus.csv`) referente à Scopus e 12 arquivos em formato *txt* provenientes do WoS.
* `/dados_biblioshiny/`: No diretório `/dados/`, encontra-se o arquivo `dados.xlsx`, utilizado para gerar análises através da ferramenta *biblioshiny* do pacote *Biliometrix*. Os resultados dessas análises foram exportados diretamente para esta pasta, totalizando 9 arquivos, todos em formato *xlsx*.
* `/dados_scimagojr/`: Esta pasta contém dados da plataforma Scimagojr, utilizados para obter as áreas de pesquisa dos periódicos, estando denominado como `area_pesquisa.csv.`. A partir deste, foi possível realizar a junção dos dados do Scimagojr com a base principal (objeto denominado `dados`), utilizando os nomes dos periódicos como referência.
## Instalação
Para reproduzir os resultados deste projeto, você pode clonar este repositório. Siga os passos abaixo:
1. **Clone o repositório**:
```sh
git clone https://github.com/drewmelo/crescimento-economico-mudancas-climaticas.git
```
2. **Navegue até o diretório do projeto**:
```sh
cd crescimento-economico-mudancas-climaticas
```