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Enregistrement W3215892202

ANÁLISE BIBLIOMÉTRICA DA PRODUÇÃO DE BIOCHAR COM PROCESSO DE PIRÓLISE PARA O TRATAMENTO DE PASSIVOS DE ATERROS INDUSTRIAIS: ÊNFASE NA AVALIAÇÃO DO CICLO DE VIDA

2020· article· pt· W3215892202 sur OpenAlexaboutno aff
L.A.C. Tarelho

Notice bibliographique

RevueForum Internacional de Resíduos Sólidos - Anais · 2020
Typearticle
Languept
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural and Food Sciences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiocharLife-cycle assessmentEnvironmental scienceChinaPyrolysisPolitical scienceAgricultural scienceLibrary scienceProduction (economics)EngineeringWaste managementEconomicsComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The production of biochar, or coal, by the pyrolysis process has been studied in the comparison of climatic environmental impacts with life cycle analysis (LCA) by several authors. In this bibliometric study, the VOSviewer 1.6.12 tool and the Web of Science database were applied to account for the number of publications considering the period and countries, as well, the authors with the most published articles on the chosen topic and other related terms. . Various combinations of research terms were investigated, with Life Cycle Assessment and Pyrolysis and Biochar being the broadest reference of publications: 121 articles. Life Cycle Assessment and Pyrolysis and Catalytic offered 14 research articles, with limitations as to the fact that it does not work with the so-called real samples. United States, China and Canada appear as the countries with the largest number of publications, with the six most prominent authors published between 4-6 articles. However, the investigated correlation terms show on average growing interest in studies in recent years, especially between 2015 and 2019. In addition to Life Cycle Assessment, the Life Cycle Perspective and Life Cycle GHG Emission studies are highlighted in the research.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,042
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,846
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,042
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,1540,177
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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