Zero emissions in the production of hydrogen fuel using seawater as the main resource through the artificial leaf tool: a proposal for a bibliographic review
Notice bibliographique
Résumé
Polluted air creates health problems for people, plants and animals today due to many factors in industrial cities and power generation projects, transportation and chemical industry and others. It is for this reason that this research in bibliographic review allows us to know the different solutions to produce hydrogen through the analysis of the Scopus database and the VOSviewer tool that allows us to analyze the data, considering the variables that are artificial leaf, hydrogen, production , clean energy through seawater, graphs and tables were obtained which provide us with an analysis of the number of publications, the countries that carry out these investigations and the bibliometric maps worldwide for a global analysis. The results allow us to analyze and learn about the different solutions and materials that are used to carry out artificial photosynthesis that develops the production of hydrogen by separating water molecules with the aim of emitting zero emissions and being able to use it in different applications such as fuel, energy electrical, industrial uses and others. The purpose of this research is to allow us to make better decisions to apply this methodology according to the materials that we have in greater scope and that is a promising future for a generation of the new industry for the following years, also considering the objectives of sustainable development and finally, motivate readers to continue with these investigations and be able to apply it with institutions in charge of combating this problem.
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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».