Hybrid solar-electric cart efficiency enhancement: A bibliometric analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The present study involves the development of an electric cart, with future research aiming to enhance its efficiency by creating a hybrid solar-electric cart. To achieve this goal, a bibliometric analysis of electric vehicle (EV) batteries is required. This study aims to identify research gaps in EV batteries through Bibliometric Analysis, utilizing Scopus Analyze and VOSViewer to analyze 1,276 documents obtained from the Scopus database, including articles (49.7%), conference papers (43.3%) and various other publications such as reviews, book chapters, reports, short surveys, notes, books, erratum, and editorials. The analysis reveals a substantial surge in EV battery research and publications within the Scopus database since 2013, and this trend is projected to continue until the end of 2023. Based on researchers’ affiliations, Chinese institutions have ranked first in contributions, followed by institutions from the United States, India, the United Kingdom, and Canada. Surprisingly, the University of Warwick secured the top among research institutions, with the Beijing Institute of Technology claiming the second position. The VOSViewer analysis generated six keyword clusters relevant to EV battery research. Of particular interest is Cluster 5, which emphasizes the significance of battery management techniques, establishing efficient battery swapping stations, optimizing energy management strategies, and exploring the role of EV batteries in building intelligent grids. These gaps identified in Cluster 5 will become the focal point for future research, especially concerning efficiency enhancement through developing a hybrid battery system capable of a hybrid solar-electric cart.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,058 | 0,115 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découle