Bibliometric Assessment of International Developments in Paper Sludge Research Using Scopus Database
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Energy viability and waste disposal have been the two significant global complication. The consumption of paper and, subsequently, recycling are increasingly growing, contributing to vast quantities of paper sludge. Therefore, in waste disposal and environmental remediation, coping with massive volumes of paper sludge has received tremendous attention worldwide. Our purpose was to assess leading study advancements globally of paper sludge based on articles published, authors intra/inter-collaborations and accumulations of keywords. Throughout entire 1967–2019 duration, 2096 publications in paper sludge topic were mined using Scopus database. The findings revealed that the number of publications was less than 30 between 1967 and 1995, less than 60 between 1996 and 2005, less than 90 between 2006 and 2010 and more than 90 between 2011 and the recent year. Consequently, the yearly publishing is forecast to keep to expand. In a total of 125 journals, a total of 217 Canadian scholars from 155 universities lead to 263 papers, comprising 10.8 % total publications, where 261 (99.2 %) of 263 total English-language publications dominate the other countries/territories, while 0.8 % in French language. Also, from each of the 15 top countries, among the most productive universities, Université Laval was ranked 251 st in World University Rankings 2021. In review, the following present developments in paper sludge comprise of: (i) cement, cellulose, bioethanol/biogas and concrete; (ii) phytoremediation and vermicompost and (iii) modelling (e.g., response surface methodology).
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».