Energy Sector’s Green Transformation towards Sustainable Development: A Review and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
The energy sector’s green transformation recently gained major scientific attention, due to the role of the energy sector in the economy. The energy sector, similarly to the other economic sectors, faces sustainable development (SD) challenges. This review paper’s goal is to explore the areas of the green energy sector transformation towards SD context distinguished in the scientific literature review. The adopted method in this paper is bibliometric research of the scientific publications indexed in Scopus. There were two original queries formulated, and their results were analyzed in the VOSviewer program in the form of bibliometric maps and tables. A comparison of the proposed original queries’ results points to the importance of the journal subject area indexed in the Scopus database. There are publications important for the energy sector green transformation not included in the energy subject area in this database. The vast number of publications dealing with cross-disciplinary subjects revolving around green transformation in the energy sector is the cause of the multiple side topics covering the areas of the SD. The study identifies keyword-specified areas around the topic of green transformation towards SD in the energy sector. In this study, the limitations of the employed methods and the theoretical, methodical, and empirical implications of the research were presented. Presented results can inspire other researchers who are looking for a research gap or describing the state of the art. The future possible research avenues were also addressed.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».