Mapping the Evolution of Green Innovation Management: Patterns, Challenges, and Future Directions
Notice bibliographique
Résumé
Green Innovation Management (GIM) has become increasingly prominent over recent years, reflecting a global advancement in responding to environmental challenges through ecofriendly practices.This research illuminates the evolving landscape of GIM research, describing its conceptual emergency and academic significance by undertaking an exhaustive bibliometric analysis, where the growth of GIM literature is valuated, scrutinizing patterns in publications, citations, and collaborations.The study identifies the most relevant institutions, articles, countries, and keywords utilized in research about GIM.The findings reveal a clear alignment between innovation and environmental awareness, highlighting solutions prioritizing environmental impact without compromising developmental objectives as it relates to the authors and institutional collaborations networks involved in studying GIM.The research identifies significant stakeholders and collaborative networks while highlighting regional disparities in how policy frameworks affect GIM research output.The report highlights unexplored regions and suggests further research for academics of sustainable development and green innovation.The paper critically examines the complexity and trend of GIM globally, while providing a strong urge for policymakers, researchers, and practitioners to reinforce their commitment to sustainable innovation and strategies for future environmental action.
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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 | 0,014 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,048 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».