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Enregistrement W4392232099 · doi:10.18280/ijsdp.190205

Renewable Energy Research in Africa: A Bibliometric Review (1979-2022)

2024· review· en· W4392232099 sur OpenAlexvenueno aff
Noureddine El Moussaoui, Ali Lamkaddem, Yassine El Alami, Yahya El Hammoudani, Sofian Talbi, Mustapha Faraji, Faouzi Lakrad, Tarik Mrabti, Ahmed Faize, Elhadi Baghaz

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRenewable energyEnvironmental scienceNatural resource economicsEnvironmental economicsEngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a bibliometric analysis of scientific research on renewable energy in Africa, a rapidly growing field driven by the need for sustainable and accessible energy solutions.It highlights Africa's role as a hub for renewable energy innovation, with local researchers collaborating with global institutions to address the continent's unique energy challenges.This synergy is enhancing energy access in African communities and contributing to the global advancement of renewable technologies.The study meticulously examines 3,109 scientific publications from the Scopus database, spanning from 1979 to 2022.It analyzes the evolution, geographical distribution, and impact of these publications, with a focus on international collaborations and scientific output.Findings indicate that South Africa leads in productivity with 962 publications and hosts the top affiliating institutions in this domain.The study also reveals an exponential increase in renewable energy research, particularly from South Africa, the United States, and the United Kingdom, emphasizing the need for more collaborative efforts and knowledge exchange globally.This analysis provides critical insights into the current landscape of renewable energy research and pinpoints areas ripe for further exploration and development in this vital sector.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,883
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0140,013
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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