Robotic process automation: A systematic literature review
Notice bibliographique
Résumé
In this dissertation work, an extensive analysis of the research scenario in Robotic Process Automation (RPA) applied in the business scope is conducted. The study aims to detect primary themes, emerging research trends, influential authors, and prominent journals in the field of RPA. For this purpose, the VOSviewer software was used to perform a bibliometric analysis of a set of 118 articles extracted from selected databases. This analysis encompassed multiple data evaluations, including co-authorship analysis, citation analysis, bibliographic coupling analysis, and co-occurrence analysis. As a result, it was found that countries such as the United States, the United Kingdom, France, Canada, and Australia have made significant contributions in the field of RPA. Furthermore, the analysis of the of the main most cited articles highlighted the transformative role of RPA in process optimization, improving efficiency, and promoting digital transformation. The fusion of RPA with customer-oriented strategies, digital technologies such as Big Data Analytics (BDA), and emerging leadership practices were identified as key elements in delivering personalized services, enhancing customer experience, and fostering organizational success. With this work, a deeper understanding of the RPA research landscape is achieved, providing insights for future research and policy formulation, to support researchers and professionals working in this rapidly evolving field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».