Citation-based systematic literature review of energy-growth nexus: An overview of the field and content analysis of the top 50 influential papers
Notice bibliographique
Résumé
This study is a systematic survey of literature on the energy-growth nexus, which has been carried out with a view to identifying the leading sources of knowledge in the forms of the most influential journals, authors, and papers. This study not only recognizes and classifies the well-known methodologies used in the energy-growth nexus analysis but also reveals intriguing content-based findings, with quantitative measures for the top 50 papers ranked according to the highest average citations per year. This survey is unique in that the process of selecting articles is entirely objective, allowing the research community's opinions to take the lead in the process rather than any subjective judgments of the authors. In this way, we examine 1041 peer-reviewed articles that specifically focused on the energy-growth nexus. We found that, as of the end of 2017, with 200 articles, Energy Policy is the leading journal publishing on this area while Energy Economics, with a total of 25,352 citation counts, holds the highest impact on this field of research. In addition, the most frequently cited article by the scholastic community in terms of average citations per year has been a literature survey conducted by Ozturk (2010). Our study's main conclusion, based on a thorough content analysis, is that the nexus results of previous studies are generally inconclusive, with conflicting policy implications. This is not helpful and to a large extent is due to a lack of an appropriate theory. This, we contend, is essentially a methodological weakness and could be addressed by incorporating an appropriate testable economic/environmental theory.
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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 | 0,027 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,067 | 0,072 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».