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Enregistrement W4405310340 · doi:10.1016/j.decarb.2024.100093

Contemporary evaluation of triboelectric nanogenerators as self-powered devices: A bibliometric analysis from 2012 to 2023

2024· article· en· W4405310340 sur OpenAlexafffund
Natalia Vargas Perdomo, Minsoo P. Kim, Xia Li, Louis A. Cuccia

Notice bibliographique

RevueDeCarbon · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor and Energy Harvesting Materials
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Research FoundationFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesConcordia UniversityCentre québécois sur les matériaux fonctionnels
Mots-clésTriboelectric effectNanotechnologyMaterials scienceEnvironmental scienceEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Triboelectric Electric NanoGenerators (TENGs), introduced in 2012 by Wang et al. , have revolutionized the way we harvest energy, converting mechanical energy into electrical power with remarkable efficiency. Since their inception, TENGs have unlocked innumerable applications, driving a surge in innovative research and development. This study utilizes the Scopus database to conduct a bibliographic analysis, highlighting the diverse applications, influential authors, and citation patterns that define the TENG landscape. Through the use of MATLAB and VOSviewer, we provide a visually compelling analysis that not only shows the integration of artificial intelligence in scientific literature but also explores the challenges and future potential of TENG technology. The document concludes by discussing TENGs challenges and the promising paths for their future applications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0260,090
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,257 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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