GEOSPATIAL, FINANCIAL, HUMAN, AND TEMPORAL FACTORS IN THE STUDY OF THE DEVELOPMENT OF RENEWABLE ENERGY AND SMART GRIDS
Notice bibliographique
Résumé
Balanced development of smart grids is becoming an increasingly important issue for the energy sector's successful operation. This article provides a bibliographic review of publications in the study of renewable energy and smart grids' deployment parameters. A sample of works for 2009-2020 from the Scopus® database, which contains bibliographic information about scientific publications in peer-reviewed journals, books, and conferences, was selected for analysis. The authors identified three clusters of research areas using VOSviewer (version 1.6.15) in the context of the impact of geospatial parameters on smart grids' development. The first cluster consists of the financial, human, and temporal components of the geospatial factor of smart grid deployment. The authors found the largest number of links in the first cluster in terms of "costs" (a total of 29 links with an average impact of 9). The second cluster coincides with concepts related to geospatial information systems (GIS), digital storage, information systems, and cartographic information use. Research on renewable energy also belongs to the second cluster of publications. And the third cluster highlights all the concepts of smart grids by their technical types and in the context of optimization. The third cluster focuses on the ideas with the strongest link power. The results of the analysis of the Scopus® database allowed to determine the level and dynamics of scientific interest in the geospatial factors of the development of smart grids over the past 10 years. It is established that research in the field of geospatial factors of smart grid development is carried out by different countries, but the most active analysis of the impact of geospatial parameters on the development of smart grids in the following countries: USA, Canada and China. Based on the use of the Scopus® database, the article identified institutions and organizations that fund the study of geospatial factors and smart grids and made a significant contribution to the development of this topic.
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 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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,070 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».