Bibliometric analysis of strawberry ( <i>Fragaria × ananassa</i> Duch.) research from Plant Sciences category based on Web of Science
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Strawberry ( Fragaria × ananassa Duch.) is one of the most significant horticultural cash crops in the world. The study aimed to identify and analyse the 2,930 articles and review type papers of strawberry research from the Plant Sciences category based on the Web of Science. Papers mainly written in English (2,894, 98.771%), were from a total of 8,838 authors, 96 countries/territories, 1,845 organisations and published in 197 journals and book series. The top seven core journals are ranked as Plant Disease (252, 8.601%), Phytopathology (229, 7.816%), Plant Pathology (93, 3.174%), Frontiers in Plant Science (89, 3.308%), Canadian Journal of Plant Science (86, 2.935%), European Journal of Plant Pathology (86, 2.935%) and Journal of Experimental Botany (86, 2.935%), and these journals each published >86 papers. The top five countries and regions were the USA, People's Republic of China, Spain, Canada and England. The top five organisations were the University of Florida, USDA ARS, University of Malaga, University of California Davis, Agriculture and Agri-Food Canada. The top five authors are Peres, Natalia A. (Peres, Natalia; Peres, N.A.); Madden, LV; Munoz-Blanco, Juan (Munoz-Blanco, J); Schwab, Wilfried (Schwab, W) and Ellis, MA, each published >25 papers. All keywords of the strawberry research from the Plant Sciences category were separated into 11 clusters for different research topics. Visualisations offer exploratory information on the current state in a scientific field or discipline as well as indicate possible developments in the future. The review could provide a valuable guide for designing future studies.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,236 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».