Internet of things: Conceptual network structure, main challenges and future directions
Notice bibliographique
Résumé
Internet of Things (IoT) is a key technology trend that supports our digitalized society in applications such as smart countries and smart cities. In this study, we investigated the existing strategic themes, thematic evolution structure, key challenges, and potential research opportunities associated with the IoT. For this study, we conducted a Bibliometric Performance and Network Analysis (BPNA), supplemented by an exhaustive Systematic Literature Review (SLR). Specifically, in BPNA, the software SciMAT was used to analyze 14,385 documents and 30,381 keywords in the Web of Science (WoS) database, which was released between 2002 and 2019. The results revealed that 31 clusters are classified according to their importance and development, and the conceptual structures of key clusters are presented, along with their performance analysis and the relationship with other subthemes. The thematic evolution structure described the important cluster(s) over time. For the SLR, 23 documents were analyzed. The SLR revealed key challenges and limitations associated with the IoT. We expect the results will form the basis of future research and guide decision-making in the IoT and other supporting industries.
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 | 0,013 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,012 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».