MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2905872407 · doi:10.1504/ijgei.2018.10018218

A bibliometric analysis of research on the energy-water nexus from 1963 to 2016 based on SCI-E/SSCI databases

2018· article· en· W2905872407 sur OpenAlexaboutno aff
Kun Zhang, Xian Zhang, Jing‐Li Fan, Qin Ying Song

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Global Energy Issues · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater-Energy-Food Nexus Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNexus (standard)Renewable energyWeb of scienceChinaBibliometricsPerspective (graphical)Field (mathematics)Water-energy nexusDatabasePolitical scienceLibrary scienceEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using the bibliometric method, this paper characterises literature regarding the energy-water nexus from 1963 to 2016 based on the Web of Science. The results indicate that the USA, the People's Republic of China and Canada were predominant in this field. The Chinese Academy of Sciences was the highest-yield research institute; the Journal of Power Sources was the most productive journal; and cooperation among prolific authors centred mainly on 2 or 3 people. Using co-keyword analysis, the current key research areas in this field are as follows: water management, life cycle assessment, PEM fuel cell, desalination and renewable energy, energy efficiency, and climate change. The most salient finding is that there is significantly more research from the micro-level perspective than the macro-level perspective, which means that to fully understand relationships relevant to water and energy issues, more research is needed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,294
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0100,024
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Global Energy IssuesMême sujetWater-Energy-Food Nexus StudiesTravaux en français237 207