再生可能エネルギー、持続可能性、環境研究の認知構造の解明：大規模縦断的共語分析

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Use this cognitive map to identify emerging research fronts and collaboration opportunities in renewable energy.

🏛政策担当者:Research funding agencies can use the temporal mapping to allocate resources to frontier areas like AI for renewables.

<title>抄録</title> <p>Scopusの主題カテゴリーASJC 2105に代表される再生可能エネルギー・持続可能性・環境研究（RESER）分野は、過去20年間で大幅に拡大し、2000年から2022年の間にScopusに索引付けされた出版物は約78万件に達している。しかし、その内部の認知構造、すなわち研究フロントがどのように出現し、定着し、時間とともに進化するかは、グローバル規模では十分にマッピングされていない。本研究は、大規模なScopus定義コーパスに体系的かつ再現可能な共語分析プロトコルを適用することで、このギャップに対処する。本アプローチは、25,728件の記述子からなるシソーラス、VOSviewerベースのネットワーククラスタリング、クラスタリングパラメータの感度分析、およびデータ駆動型の時間セグメンテーションのための二次導関数法を組み合わせたものである。分析により、RESER分野の大規模な認知マップが生成され、バイオ燃料生成、再生可能エネルギー貯蔵、太陽光発電、持続可能性政策、再生可能エネルギー構造の5つの主要な研究フロントで構成されることが明らかになった。この5フロント構造は、その後、独立して分析された3つの期間（2000年～2012年、2013年～2019年、2020年～2022年）に投影される。独立した感度分析により、最初の2期間では5フロント構造が確認され、直近の期間では人工知能と再生可能エネルギー応用を中心とした第6の新興フロントが特定された。本研究の知見は、大規模で学際的かつ制度的に定義された研究分野が、時間の経過とともにその知識基盤をどのように再編成するかについて、包括的かつ実証に基づく認知マップを提供する。実証的な事例を超えて、本研究は、大規模な縦断的認知マッピングのための透明性が高く、再現可能で、適用可能なプロトコルを貢献として提供し、他の大規模研究分野の比較分析を支援し、研究管理者、資金提供機関、科学政策アナリストにとって実用的なツールを提供する。</p>

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

<title>Abstract</title> <p>The field of Renewable Energies, Sustainability, and Environment Research (RESER), as represented in Scopus subject category ASJC 2105, has expanded substantially over the past two decades, reaching nearly 780,000 publications indexed in Scopus between 2000 and 2022. Yet its internal cognitive structure, how research fronts emerge, consolidate, and evolve over time, remains insufficiently mapped at a global scale. This study addresses that gap by applying a systematic and replicable co-word analysis protocol to a large Scopus-defined corpus. The approach combines a thesaurus of 25,728 descriptors, VOSviewer-based network clustering, sensitivity analysis of clustering parameters, and a second-derivative method for data-driven temporal segmentation. The analysis produces a large-scale cognitive map of the RESER field comprising five major research fronts: Biofuel Generation, Renewable Energy Storage, Solar Power Generation, Sustainability Policy, and Renewable Energy Structure. This five-front structure is subsequently projected onto three independently analyzed time periods (2000–2012, 2013–2019, and 2020–2022). Independent sensitivity analyses confirm the five-front structure in the first two periods and identify a sixth emerging front centered on artificial intelligence and renewable energy applications in the most recent period. The findings provide a comprehensive and empirically grounded cognitive map of how a large, interdisciplinary and institutionally defined research field reorganizes its knowledge base over time. Beyond the empirical case, the study contributes a transparent, reproducible, and applicable protocol for large-scale longitudinal cognitive mapping that can support comparative analysis of other large-scale research fields, offering a practical tool for research managers, funding agencies, and science policy analysts.</p>

• Research Square https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-10046939/v1first seen 2026-07-22 04:38:41 · last seen 2026-08-01 04:36:25