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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,062 | 0,101 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».