A Scoping Review on Value Creation from Collaborations enabled by the Internet of Things in Agriculture
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this review is to better understand the types of research relating to value creation from collaboration enabled by the Internet of Things in agriculture and clarify venues for future research. By applying the Joanna Briggs Institute Scoping Review Protocol, we identified 37 articles used for further analysis. The results indicate that the agricultural environment’s current structure is in the initial stages of collaboration enabled by IoT. Of the articles, the majority were published in the last three years, with publication steadily increasing per year. Publications were the most prevalent in India, China, the United States, Italy, and Canada. The majority of the studies did not possess a methodology, being categorised either as a conceptual study or industry report (14) or as not an official analysis (a news article in a magazine, newspaper, wire feed or trade journal) (12). The literature is multifaceted, and as a result, the papers were categorised into the themes of economic (20), legal (12), social (21), technical (25), and operational (18). Many authors did not connect value or collaboration to a measurable outcome. In the articles, value creation, value, and the Internet of Things was either not defined or had varying definitions. As a result of these collaborations, concerns include the ownership, privacy, and misuse of data. Future empirical research is required to define these concepts, concerns and create a framework of the Internet of Things discourse.
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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 | 0,014 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».