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Enregistrement W4395040943 · doi:10.6007/ijarbss/v14-i4/21403

Discovering Global Trends of Design in Sustainable Transportation: A Bibliometric Analysis and Visualization

2024· article· en· W4395040943 sur OpenAlexaboutno aff
Andi Nursyuhada Abdul Kadir, Raja AhmadAzmeer Raja Ahmad Effendi, Shahrizal Dolah, Saiful Hasley Ramli, Jusang Bolong, Norzaliza Md Nor

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Academic Research in Business and Social Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisualizationData scienceRegional scienceComputer scienceGeographyData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several studies on sustainable transportation have been explored in multidisciplinary background fields. However, the social approach still lacks a connection between sustainable transportation studies and the design field. Hence, the bibliometric analysis was conducted to scope the design, sustainability, and transportation research trends. Bibliometric details extracted 254 documents from the Scopus database from 1969 until September 2023 with the research strings of "sustainable transportation design" OR "sustainable transportation" AND "transportation design" OR "design*." Adopted PRISMA was used as methodology, and the analysis of 254 documents was divided into five sections: Document Type and Language Used, Research Trend and Citation Pattern, Productive Author Analysis, Top Countries Contributed to The Publication and Topical Cluster by Keyword and Title-Abstract Analysis. The results showed the trend of research increasing over the years while the citation fluctuated due to the different times of citation impact. The Productive author was Awasthi (TC=308; NCP=3; h=3), and the top countries are the United States, China, and Canada. The top keyword data extracted from the Scopus database showed that "Sustainable Transportation" was the highest keyword in publications (TP=124; P=48.82%), the keywords "Transportation" came at the second-highest (TP=66; P=25.98%), and the third-highest keywords in the publication was "Sustainable Development" (TP=55; P=21.65%). The exciting part to acknowledge is that the keywords "design" with (TP=14; P=5.51%) also appeared in the Top 20 of the highest keywords in publication. The keywords, title and abstract analysis led to the topical cluster that showed the connection between sustainability, transportation and design through network map visualization. The study concluded with discussions on the contribution by feeding the gaps, limitations, suggestions on design perspectives, database comparison and in-depth content analysis.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,1330,183
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,111
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,369 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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