A State-of-the-Art Review and Bibliometric Analysis on the Smart Preservation of Heritages
Notice bibliographique
Résumé
The preservation of heritage buildings is a crucial endeavour for countries worldwide. This study presents a comprehensive bibliometric analysis of the latest trends in smart applications for heritage building preservation within the context of Industry 4.0 and Industry 5.0, covering the period of 2020–2024. A total of 216 peer-reviewed journal articles obtained from the Scopus database were subjected to analysis using RStudio and VOSviewer. The methodology was based on a dual analysis, including surface-level examination and in-depth exploration. Consequently, a new conceptual framework is presented for achieving smart preservation of heritages. It is structured based on two pillars: the physical methods pillar, including smart devices and smart processes, and the digital methods pillar, involving smart technologies and environments. Also, the results revealed that the dominant portion of literature publications (61%) emphasize specific topics such as interoperability, monitoring, data management, and documentation. However, training and community engagement represent an insufficient fraction (2–6%), and more research is needed in the future. This paper concludes by discussing a future innovative vision for policy and industry through urging policymakers to promote interoperability standards; address data security; and fund innovative, low-cost technologies, as well as advocating the industry sectors for public engagement, sustainable preservation, and prioritizing skill development programs and workforce.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,052 | 0,065 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».