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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 OpenAlexaff
Seyedeh Fatemeh Rokni, Mohammad Yavari

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.

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,089
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,821
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,089
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,1790,264
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0130,011
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

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

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Bibliométrie

Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.

Devis d'étudeSans objet · Autre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique · Synthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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