MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400050153 · doi:10.4028/p-um3vjo

A Bibliometric Analysis of Suspension System Development for Enhancing Comfort in Family Passenger Vehicles

2024· article· en· W4400050153 sur OpenAlexaboutno aff
Fattah Maulana, Dicky Permana Adji Santosa, Cahyo Hadi Wibowo, Yudha Priatama, Sariwulan Nurcholis, Adhe Lingga Dwi

Notice bibliographique

RevueEngineering innovations · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEffects of Vibration on Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuspension (topology)Transport engineeringAutomotive engineeringEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In daily-used family passenger cars, passenger comfort is crucial. Vehicle suspension is a major factor in passenger comfort. A detailed suspension domain knowledge evaluation is necessary. Despite continual comfort technology advances, studies have yet to use bibliometric analysis to track suspension system history and expansion. This study analyzes keywords, citations, h-index, publishing years, journals, affiliations, nations, authors, and review articles in a novel way. Based on Scopus, the analysis is performed in CSV format and incorporated into bibliometric.org's Biblioshiny, VOSviewer, and R-studio apps. The US leads this study, followed by India and Canada. Indian publications are the most prolific. For suspension technology makers, this research may help them discover rivals and predict future trends. This study promotes suspending technology development through educated decision-making, strategic planning, and innovation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,766
Score d'incertitude au seuil0,929

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0810,155
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,289 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Explorer davantage

Même revueEngineering innovationsMême sujetEffects of Vibration on HealthTravaux en français237 207