Current status and bibliometric analysis of carbon emission reduction pathway research based on artificial intelligence and Web of science platforms
Notice bibliographique
Résumé
Globally, tackling climate change and promoting low-carbon development has become a universally accepted course of action.self20century90Since the 1990s, human understanding of climate change has gradually deepened, and a scientific theoretical system and systematic governance framework have been constructed.In order to deeply understand the research status and development stage of carbon emission reduction path, this paper systematically combs and analyzes the relevant literature.This study was selected based on the Web of Science core collection database 2006 Year to 2023 Published by global scholars 8679 the English documents were used as research samples, and CiteSpace software was used to conduct an in-depth visual analysis of the number of published papers, the group of core authors, the distribution of research institutions, published journals, keywords and key areas of research.The results reveal that research in the field of carbon emissions in1991Before 200 years, it was still in its infancy, and then the number of literature increased year by year.The main research institutions are distributed in China, the United States and the United Kingdom, and the research in this field involves environmental science, engineering, environmental science, economics and other disciplines.In addition, climate change and energy development and rational utilization are the two major research hotspots in this field.The study results indicate that: (1) During the study period, the research of carbon emission reduction path received high attention, and the publication volume of relevant literature continued to increase and the growth rate increased significantly.(2) Through the analysis of the author group, it is found that a clear core author group has not been formed in the field of carbon emission reduction path.(3) The main research forces are concentrated in China, the United Kingdom, the United States and other countries, among which 13 research institutions including the Chinese Academy of Sciences and Tsinghua University have shown significant research ability and influence, and the cooperation between the research institutions and
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».