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Enregistrement W4414556258 · doi:10.1111/joes.70022

Exploring Non‐Fungible Tokens: A Bibliometric Analysis and Future Research Opportunities

2025· article· en· W4414556258 sur OpenAlex
Seyedeh Fatemeh Rokni, Mohammad Yavari

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Economic Surveys · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensUniversity Canada West
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScopusBibliometricsPatent analysisWeb of scienceBibliographic coupling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Non‐fungible tokens (NFTs) are digital assets that represent the ownership of unique items that can be bought or sold using cryptocurrency. This comprehensive analysis of NFT involved a literature search conducted in February 2025. A total of 963 publications were initially identified from the Scopus database. Following meticulous screening, analysis, and evaluation, 734 relevant and high‐quality documents were selected for further examination, employing rigorous discussions, voting, and critical appraisal. The literature review on NFTs highlighted several frequently co‐occurring keywords, including Blockchain, Smart Contracts, Commerce, Ethereum, Digital Assets, Metaverse, Decentralization, Digital Storage, Cryptocurrency, and Distributed Ledger. This study organizes NFT research into 10 distinct categories through a combination of review and text mining techniques. These categories include “pricing, marketing, and investment,” “application of NFTs,” “art,” “games and metaverse,” “benefits, drawbacks, and review papers,” “security”, “law and ownership,” “system for NFT and extending of NFT,” “Supply chain management,” and “AI.” For each category, the research questions and their corresponding answers are mapped. Additionally, the study developed a comprehensive framework to establish connections between research categories, providing valuable insights into expanding NFT adoption. Finally, this research investigates the challenges associated with the application of NFTs and explores potential future research directions.

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.

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.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Sans objetlow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Synthèse
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devishigh
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,008
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,820
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0670,040
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,232
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,123 · 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