Scientific and technological landscape of laser cladding: A bibliometric analysis of patents and publications
Notice bibliographique
Résumé
In the last 20 years, public and private organizations involvement in laser cladding R&D activities is increasing. These activities are mainly conducted in universities, public research institutes and technical centres of private companies worldwide. This study presents a bibliometric analysis of the patents and scientific publications in the laser cladding field for the period ranging from 1985 to 2005 and seeks to identify the activity and trends in its environment for strategic purposes. All the laser cladding processes and all the substrates (steel, aluminium and superalloys) used for coating, repairing and 3D fabrication were taken into account. At first, the world patent production was analysed in terms of volume (580 patent families found since 1985), frequency and applications. Then the same strategy was applied to the scientific publications for a total volume of 588 targeted papers. Using bibliometric techniques, an analysis and mapping of the information was performed to highlight the temporal, geographical and institutional aspects of R&D activities. The patented applications were also classified in order to identify opportunities. This study shows the evolution of the scientific and technological environments of the laser cladding technology and can help public or private organizations to generate new ideas, gain awareness of emerging trends and validate the relevance of projects.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,081 | 0,122 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».