Chinese international process safety research: Collaborations, research trends, and intellectual basis
Notice bibliographique
Résumé
This article presents a bibliometric analysis and mapping of the Chinese process safety research, focusing on the contributions made in core process safety journals and on the influences of international collaborations and knowledge sources on the developments of this research domain. Collaboration networks, term co-occurrence networks, and co-citation network were analyzed to identify trends, patterns, and the knowledge distribution of the Chinese research on process safety. Work to data has been clustered mainly on safety of chemical processes, fire and explosion, and risk management and accidents. Chinese research contributions are concentrated in only few journals, while the corresponding intellectual base draws on the wider literature focused on understanding and modeling phenomena, and on the broader risk research literature, although to a lesser extent. While various foreign authors are highly cited by Chinese authors, only very few direct collaborations with international scholars are identified. The results are used as a basis for a discussion on future research directions and developments for the community. Increased focus on uncertainty treatment and handling of black swan events, risk evaluation and economic aspects of safety decisions, interorganizational risk management, road and maritime transport of hazardous substances, risk perception and communication, and integrated safety and security assessment, are highlighted as fruitful directions for future scholarship. It is hoped that the insights obtained from this work can facilitate new and consolidated collaborations, as well as further invigorate the Chinese process safety domain, ultimately contributing to improved safety performance of process industries in China and elsewhere.
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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 | 0,008 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,066 | 0,156 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».