Mapping Scientific and Topic Evolution Around Lithium-Based Clean Energy Technologies: A Bibliometric Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Climate change effects have a significant global negative impact, prompting global leaders to promote clean energy use to reduce carbon emissions. Electric vehicles powered by lithium-ion batteries are crucial to achieving this goal. Lithium is an essential material for the efficient operation of electric batteries, so in recent years, its demand has increased, and it is considered a strategic mineral. This paper aims to describe and analyze the scientific development of lithium-based clean energy technologies and reveal future areas of scientific production priority. This research is conducted through a bibliometric analysis in the Scopus database from 1929 to April 2024. Using the software Bibliometrix 4.1 and Biblioshiny the exported literature data are analyzed. The number of papers on lithium topics has significantly increased since 2018, with China leading in publications and collaborating with many countries. The trending topics are geological prospection, lithium ore characterization, chemical engineering, and lithium energy technologies. Lithium research is a growing field, but its development is uneven. Only a few countries lead in scientific production and lithium energy technologies, and sustainability lithium topics related to Life-Cycle Analysis (LCA) require further attention. Lithium research development is influenced by global economic trends.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,115 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle