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Enregistrement W4402293772 · doi:10.1002/9781119909880.ch5

Technology Intelligence: Transformative Trends and Technological Synergies for the Smart Grid

2024· other· en· W4402293772 sur OpenAlexaboutno aff
Haydar Yalçın

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Grid Security and Resilience
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningGridData scienceEngineeringComputer scienceSociologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The smart grid, a pivotal component in the realm of sustainable energy management, is a transformative technology with multifaceted characteristics that redefine contemporary scientific discussions. This study delves into the intricacies of smart grid technology, emphasizing its significance in fostering communication, enhancing energy efficiency, and fortifying reliability. The ascendancy of smart grids has spurred a paradigm shift in technology and engineering management, necessitating collaboration between engineers and technologists. Technology management strategies focus on optimizing and updating advanced smart grid features, while engineering management oversees the physical design and operation of energy infrastructure. This collaboration, witnessed in the collaboration of technology and engineering management, becomes paramount for the successful development and implementation of smart grids. In conjunction with the qualitative exploration, a comprehensive dataset covering records from 1991 to 2023, consisting of 20 897 records, provides valuable insights. This dataset, rich in various document types, reflects scholarly contributions and research outputs across different domains, contributing to a robust knowledge base. A visual analysis of major thematic clusters within a network unveils significant research areas and their temporal contexts. Keywords related to smart grid technology, evaluated using Social Network Analysis indicators, illuminate critical research areas from basic technological concepts to operational and management strategies. The study extends its analysis to author productivity and global contributions. High-profile researchers contribute significantly to smart grid technology, exemplifying the field's growth and influence. The h-index, indicating academic impact, underscores the leadership of countries such as the United States, China, Canada, the United Kingdom, and Australia in smart grid technology research. In conclusion, this study offers a comprehensive understanding of smart grid technology, encompassing its characteristics, thematic clusters, author contributions, and global research landscape. This holistic exploration contributes to the ongoing discourse surrounding sustainable energy management and lays the groundwork for future advancements in the field.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0080,020
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0150,023
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,227 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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