Research any topic before you write.

Find related topics. | Discover entities. | See connections. | Build a topical map.

Václav Smil

Václav Smil (* 9. prosince 1943 Plzeň) je kanadský vědec českého původu, emeritní profesor University of Manitoba ve Winnipegu (Distinguished Professor Emeritus).

Dílo a ocenění, Životopis & Odkazy

Use the mouse wheel or two fingers (on touchscreens) to zoom in and out of the map.

Research this topic

Explore the main themes, entities and connections around Václav Smil. Start with the topic map, then use the sections below for research and deeper semantic analysis.

Explore this topic

Start with a few of the strongest sections from the source topic. These are research directions, not a list of keywords you must use.

Key facts & relationships

High-confidence facts extracted from structured source data. Use them as anchors for further research.

Alma mater
Univerzita Karlova, Pensylvánská státní univerzita
Bydliště
Kanada
Narození
9. prosince 1943 (82 let) Plzeň, Protektorát Čechy a Morava
Občanství
Kanada
Ocenění
člen Kanadské královské společnosti
Povolání
geograf, ekonom, vysokoškolský učitel, vědec, spisovatel, popularizátor vědy, přírodovědec, učitel a výzkumník

Topics to explore

Browse the full topic structure. Each item opens a new analysis centered on that subject.

Overview

Životopis

Dílo a ocenění

Odkazy

Advanced semantic analysis

Deeper signals for content research, entity SEO and topical coverage. The plain-language headings explain what each technical view is useful for.

Map overview Semantic statistics

Václav Smil

Nodes59
Edges58
Triples28
Avg. degree1.97
Density0.033898
Components1

How this topic connects Entity context

See the strongest relationship patterns around the current topic before diving into the raw triples.

Václav Smil

Top relations

related to Dílo a ocenění · 11
Václav Smil → Až, Bez, Bill Gates, Dále, Facebooku Markem Zuckerbergem, Lidovými, Podle, Smil, Smilova, Smilovy, Smilových
related to Externí odkazy · 9
Václav Smil → Hospodářské, ManitobaRozhovor, Obrázky, Smil Archivováno, University, Václavem Smilem, Wayback Machine, Wikimedia CommonsOficiální, Zen
Alma mater · 1
Václav Smil → Univerzita Karlova, Pensylvánská státní univerzita
Bydliště · 1
Václav Smil → Kanada
Narození · 1
Václav Smil → 9. prosince 1943 (82 let) Plzeň, Protektorát Čechy a Morava
Občanství · 1
Václav Smil → Kanada
Ocenění · 1
Václav Smil → člen Kanadské královské společnosti
Povolání · 1
Václav Smil → geograf, ekonom, vysokoškolský učitel, vědec, spisovatel, popularizátor vědy, přírodovědec, učitel a výzkumník
Web · 1
Václav Smil → vaclavsmil.com
Zaměstnavatel · 1
Václav Smil → University of Manitoba

Important terminology Word statistics

Use these terms to understand the vocabulary surrounding the topic, not as a checklist for keyword stuffing.

Important terminology

isbn the press and of energy mit smil in university cambridge new kniha world york roce 2010 václav zlín 2013

Entity relationships Subject–Predicate–Object triples

SubjectPredicateObjectConfidenceSrc
Václav SmilAlma materUniverzita Karlova, Pensylvánská státní univerzita1.00infobox
Václav SmilBydlištěKanada1.00infobox
Václav SmilNarození9. prosince 1943 (82 let) Plzeň, Protektorát Čechy a Morava1.00infobox
Václav SmilObčanstvíKanada1.00infobox
Václav SmilOceněníčlen Kanadské královské společnosti1.00infobox
Václav SmilPovolánígeograf, ekonom, vysokoškolský učitel, vědec, spisovatel, popularizátor vědy, přírodovědec, učitel a výzkumník1.00infobox
Václav SmilWebvaclavsmil.com1.00infobox
Václav SmilZaměstnavatelUniversity of Manitoba1.00infobox
Václav Smilrelated to Dílo a oceněníSmil0.60section
Václav Smilrelated to Dílo a ocenění0.60section
Václav Smilrelated to Dílo a oceněníSmilova0.60section
Václav Smilrelated to Dílo a oceněníLidovými0.60section

Related concept clusters Concept neighborhoods

These clusters group vocabulary that occurs around closely connected concepts in the source material.

    Connections between topic areas Semantic bridges

    Bridges can reveal useful research angles that are easy to miss in a flat list of related terms.

    Min side: 3
    For writers, content strategists, SEOs, marketers and creators — from quick topic research to advanced semantic analysis.