Innovation and Management of Smart Transformation Global Energy Sector: Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
The acceleration of globalisation processes and increasing countries’ energy interdependence are required to ensure national energy security and independence. That demands investigating and developing processes and approaches for sustainable transformation of the global energy sector. The article aims to perform a complex review and investigation of the academic environment to analyse the trends and features of scientific publications devoted to new trends and tendencies in the smart energy industry transformation. To provide a categorical and theoretical background on the key scientific publications’ trends, the paper conducted a bibliometric analysis of scientific publications about smart energy management and sustainable energy sector. The subject of investigation is publications on smart energy management and the sustainable energy sector. The article represented the results of bibliometric analysis using the Scopus tools analytics and VOSViewer tools. The investigation answered the central question of the key academic and research tendencies in the smart energy development and sustainable transformation field. Thus, qualitative, and quantitative trends describe the academic tendencies to spread smart and sustainable technologies in the energy industry. Using the Scopus scientometric database, a system of more than 5000 academic texts in the determined area was created from 2001 to 2022. Such countries as India, China, the USA, the UK, Germany, Italy, Canada, South Korea, France represent the analysed scientific area. Describing the key trends and clusters has allowed understanding and systemised the dominant trends in the development of scientific publications in the field of management of sustainable development processes, spreading the IOT processes, and renewable energy.
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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 | 0,008 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».