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.
Este repositório contém uma variedade de arquivos de código e diretórios. Em particular, a pasta scripts inclui três arquivos programados em R, que são:
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/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.
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.
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:
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/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 arquivodados.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 comoarea_pesquisa.csv.
. A partir deste, foi possível realizar a junção dos dados do Scimagojr com a base principal (objeto denominadodados
), utilizando os nomes dos periódicos como referência.
Para reproduzir os resultados deste projeto, você pode clonar este repositório. Siga os passos abaixo:
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Clone o repositório:
git clone https://github.com/drewmelo/crescimento-economico-mudancas-climaticas.git
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Navegue até o diretório do projeto:
cd crescimento-economico-mudancas-climaticas