Navigating Türkiye's Energy Horizon: A Bibliometric Exploration of Academic Contributions to Energy, Fuels, and Hydrogen Subjects
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to unveil the intellectual structure and knowledge flow within Türkiye's academic landscape, shedding light on influential research clusters and highlighting the interconnections between different research themes. The manuscript also synthesizes findings from a Web of Science database, elucidating the growth trajectories of Türkiye's contributions to the global discourse on energy, fuels, and hydrogen. Additionally, the role of interdisciplinary collaboration has been explored and the impact of Türkiye's research output on the international stage has been assessed. According to results, the oldest date goes back to 1972 for energy&fuels topic and 1989 for hydrogen topic. Whereas Ayhan Demirbas and Ibrahim Dincer are the most productive authors, Istanbul Technical University and Yildiz Technical University are the most productive institutions. Moreover, USA and Canada are the most efficient countries for colloborations. Last of all, while new trends in Energy&Fuels publications have been observed as machine learning, supercapacitor, nanoparticles, electric vehicle and graphene, new trends in hydrogen publications were observed as methanolysis, multigeneration, ammonia, thermodynamic analysis and graphene.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».