A Bibliometric Study on Integrated Solar Combined Cycles (ISCC), Trends and Future Based on Data Analytics Tools
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a bibliometric analysis was performed in order to analyze the state of the art and publication trends on the topic of ISCC (Integrated Solar Combined Cycles) for the period covering 1990 to July 2020. The Web of Science (WOS) database was consulted, and 1277 publications from 3157 different authors and 1102 different institutions, distributed among 78 countries, were retrieved as the corpus of the study. The VOSViewer software tool was used for the post-processing of the WOS corpus, and for the network data mapping. Multiple bibliometric indicators, such as the number of citations, keyword occurrences, the authors’ affiliations, and the authors, among others, were analysed in this paper in order to find the main research trends on the ISCC topic. The analysis performed in this paper concluded that the main publication source for ISCC research was Energy Conversion and Management, in terms of the total number of publications (158), but Solar Energy had the highest number of citations on the ISCC topic (4438). It was also found that China was the most productive country in terms of ISCC publications (241), and the Chinese Academy of Sciences was the most productive institution (52). Nevertheless, the author with the most publications on ISCC was I. Dincer, from Ontario Tech University (24). Based on publication keywords, a series of recommendations for future developments in the ISCC topic were derived, as well as the ways in which those ideas are connected to the global state of solar energy research.
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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 | 0,006 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,092 | 0,205 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».