Bibliometric analysis and review of mine ventilation literature published between 2010 and 2023
Notice bibliographique
Résumé
To provide scholars with a quick understanding of the current status, research hotspots, and future trends in the field of mine ventilation, this paper conducted a visualized bibliometric analysis and a comprehensive review of mine ventilation-related literature from 2010 to 2023 using CiteSpace. A thorough analysis of the publication time, co-authorship, co-citation, keywords, and research topics of the literature was carried out. Based on this, through systematic literature reading and summarization, research topics in the field of mine ventilation were organized, analyzed, and classified. The results indicate that mine ventilation research from 2010 to 2023 went through three stages: stable development, slow growth, and rapid ascent. Nie Wen and China Univ Min & Technol were the most prolific authors and institutions in the field of mine ventilation. China had the highest number of publications during 2010-2023, while Canada and Poland exhibited the highest centrality, signifying their key roles in the mine ventilation domain. Deep mine ventilation and intelligent mine ventilation emerged as research hotspots and mainstream trends in the future. The analysis of multiple hazard coupling studies represents a research direction that mine ventilation needs to develop. Numerical simulation techniques should not be limited to static analysis, as dynamic simulation is a focal area of interest.
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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 | 0,007 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,225 | 0,273 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».