A Bibliometric Network Analysis of Recent Publications on Digital Agriculture to Depict Strategic Themes and Evolution Structure
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The agriculture sector is one of the backbones of many countries' economies. Its processes have been changing to enable technology adoption to increase productivity, quality, and sustainable development. In this research, we present a scientific mapping of the adoption of precision techniques and breakthrough technologies in agriculture, so-called Digital Agriculture. To do this, we used 4694 documents from the Web of Science database to perform a Bibliometric Performance and Network Analysis of the literature using SciMAT software with the support of the PICOC protocol. Our findings presented 22 strategic themes related to Digital Agriculture, such as Internet of Things (IoT), Unmanned Aerial Vehicles (UAV) and Climate-smart Agriculture (CSA), among others. The thematic network structure of the nine most important clusters (motor themes) was presented and an in-depth discussion was performed. The thematic evolution map provides a broad perspective of how the field has evolved over time from 1994 to 2020. In addition, our results discuss the main challenges and opportunities for research and practice in the field of study. Our findings provide a comprehensive overview of the main themes related to Digital Agriculture. These results show the main subjects analyzed on this topic and provide a basis for insights for future research.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,123 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle