Leveraging Blockchain, Artificial Intelligence, and Data Analytics for Sustainable and Transparent Resource Management
Notice bibliographique
Résumé
The rising complexity in current resource management projects has generated demand for transparent, efficient, and sustainable operational systems. Current research work focuses on identifying the importance of Blockchain, Artificial Intelligence, and Data Analytics in improving transparency, efficiency, and sustainability in resource management projects from 2018 to 2025. Quantitative research methodology was adopted for analysis, incorporating a structured data pool with 1,200 projects in ten geographic regions and eight different resource management types. Indexes such as Transparency Index, Emission Reduction, Budget, Data Volume, and Project Duration were assessed for analysis with Python-based analysis tools. This research evaluated individual and collective impact of Blockchain and AI adoption on project performance. The result shows that adoption of Blockchain technology leads to improved transparency, while adoption of AI improves sustainability performance, specifically in emission reduction. Joint adoption of Blockchain and AI showed best overall performance in projects, although with enhanced financial, processing, and timeline costs. Visualization techniques such as scatter plots and box plots identified correlations regarding impact levels in data size, transparency, and performance, emphasizing importance in having overall technology systems. These findings indicate that the combined use of Blockchain, AI, and analysis is resulting in more responsible and data-driven resource management. At the same time, there is an increase in costs for implementation, coupled with extended project schedules. It is proposed to embrace overall digital architectures, skill development in information technology, and policy initiatives in support of data transparency for achievement in resource management. On the whole, there emerges experimental validation in support of strategic integration for efficient, transparent, and sustainable resource management outcomes.
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
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».