Research Trends in Green Product for Environment: A Bibliometric Perspective
Notice bibliographique
Résumé
The term "green products" is used commonly to describe the products that seek to protect or enhance the environment during production, use, or disposal by conserving resources and minimizing the use of toxic agents, pollution, and waste. Hence, green products offer potential benefits to the environment and human health. Therefore, environmentally conscious consumers have shown an enhanced inclination for them. Consumer preferences, environmental activism, and stringent regulations have forced sustainability-oriented firms to shift their focus to producing green products. The present study uses bibliometric tools and various indicators to discern research progress in the field of green products over the period 1964-2019. Further, VOSviewer software is applied to map the main trends. A total of 1619 publications during the study period were extracted from the SCOPUS database using different keywords related to the green products. The data analysis indicates that the field of green products has experienced significant growth since 1964, especially in the last 14 years. In terms of publications and citations, the United States is the leading country. The field of research concerning green products has evolved from the early debates on sustainable design, green marketing, sustainable development, and sustainability. The topic seems to be advancing into a variety of green themes related to consumer trust and purchase intentions, branding and loyalty, and environmental and health consciousness.
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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 | 0,008 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,150 | 0,223 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».