MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415213069 · doi:10.1108/jts-04-2025-0016

Digital technologies in the circular economy: a bibliometric analysis

2025· article· en· W4415213069 sur OpenAlexaff
Thang Le Dinh, Tran Duc Le, François Labelle

Notice bibliographique

RevueJournal of Trade Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScopusTransparency (behavior)Thematic analysisThematic mapKey (lock)BibliometricsResource (disambiguation)Product (mathematics)Emerging technologies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This study maps the scholarly landscape of digital technologies (DT) in the circular economy (CE) using bibliometric methods to identify key trends, contributors and thematic developments. Design/methodology/approach A bibliometric analysis of 722 Scopus-indexed publications (2016–early 2025) was conducted, using VOSviewer and Bibliometrix for citation, co-authorship, keyword co-occurrence and thematic evolution analyses. Findings The analyzed literature shows rapid growth post-2020, with key contributions from Europe. Influential journals include Sustainability, Journal of Cleaner Production, Procedia CIRP and Resources, Conservation and Recycling. Core themes evolved from foundational concepts toward Industry 4.0 technologies (IoT, AI and Blockchain) and policy-related topics like digital product passports (DPPs), suggesting growing interest in data-driven circularity. Research limitations/implications The dataset is limited to Scopus and English-language sources, which may affect comprehensiveness. Future research should explore empirical applications, integration strategies and sector-specific digital solutions. Practical implications The findings inform industry and policy actors on emerging digital enablers that support resource efficiency, transparency and sustainable innovation in circular transitions. Originality/value This paper offers an up-to-date, data-driven overview of the DT–CE research domain, extending prior qualitative reviews by mapping its structure and evolution over time.

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
Observationnellow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
modèles en accordL'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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie, Communication savante
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,233
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,1340,316
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,231 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Trade ScienceMême sujetSustainable Supply Chain ManagementCatégorieBibliométrieTravaux en français237 207