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Enregistrement W4220691385 · doi:10.18280/ijdne.170101

Mapping Research Trends in Publications Related to Bio-Jet Fuel: A Scientometric Review

2022· review· en· W4220691385 sur OpenAlexvenueno aff
Donaji Jiménez-Islas, Miriam Edith Pérez-Romero, María de la Cruz del Río‐Rama, Martha Beatriz Flores-Romero

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBiodiesel Production and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJet fuelScopusAviation biofuelBiofuelWork (physics)CitationChinaRenewable energyProductivityEnvironmental scienceFossil fuelNatural resource economicsAgricultural economicsEngineeringComputer scienceLibrary scienceEconomicsWaste managementPolitical scienceBioenergyEconomic growthMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is a fact that society has increased the need for mobility throughout the world. In that regard, it has become aware of the problems associated with the use of fossil fuels such as jet-fuel. As alter-natives, the use of bio-jet fuel has been proposed, which is a biofuel that researchers have evaluated and developed as an environmentally friendly alternative. The development of research on the topic of biofuels has generated a growing number of alternatives in the methods, technologies and raw materials for the production of bio-jet fuel. In this work, a bibliometric study has been developed to analyze the evolution of publications, the contribution of authors, countries, in terms of citation productivity on the topic of bio-jet fuel. Scientific publications were searched in the Scopus database for the period 2001 to 2021. The results showed that the publications have grown exponentially in the last 10 years. The most influential institution and country are from China. “Renewable and Sustainable Energy Reviews” is the most cited journal in the field of bio-jet fuel. The growth rate of publications was estimated using the Gompertz model, the rate was 0.2232 y-1. Most of the documents were published in journals Q1.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,1430,254
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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