Compost Tea as Organic Fertilizer and Plant Disease Control: Bibliometric Analysis
Notice bibliographique
Résumé
A variety of research reports that compost tea controls plant pathogens and improves plant nutrition and plant growth. Therefore, it can be used to reduce the use of synthetic fertilizers and pesticides. The aim of the study was to characterize and quantify the scientific production in the SCOPUS database on compost tea using bibliometric indicators. A total of 285 published papers related to compost tea were identified. The results show a general increasing trend from 2001 to 2023, with the highest number of publications occurring in 2021. Most of the publications were in the form of original articles, and English was the main language of publication. The top 10 countries with the highest scientific productivity were the United States, Egypt, Spain, Canada, Italy, India, China, Australia, Iran and Malaysia. Zaccardelli, M. and Pane, C. were the authors with the highest productivity with nine articles. In the co-authorship networks, two main networks were registered: the first with Diáñez F., together with Gea F. J., Navarro M.Y. and Santo M., and the second with Zaccardelli M., Celono G., and Pane C. Therefore, the need to adapt more resilient agricultural production systems allows for the consideration of compost tea as an alternative to mitigate environmental problems and soil degradation.
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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 | 0,010 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,158 | 0,229 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».