Analysis of Scientific Contributions to Agricultural Development and Food Security in Ecuador
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
In alignment with the 2030 Sustainable Development Goals (SDGs), Ecuador's National Development Plan accentuates SDG 2's commitment to escalating agricultural productivity for food security.Notably, Ecuador contributes significantly as a producer and exporter of foods such as bananas, cocoa, and frozen vegetables, with bananas encompassing 27% of non-oil exports.The past decade has witnessed an appreciable growth in the country's scientific contributions to the agricultural sector.This study employs bibliometrics and systematic reviews, leveraging mapping techniques via bibliometrix and VOSviewer tools, to analyse 1,300 scientific documents spanning from 1973 to 2022.Within this corpus, distinct research trends materialised across three distinct eras.The period from 1973-2000 was characterised by studies on indigenous plants, ivory vegetable production, and the nutritional value of quinoa.The subsequent decade (2001)(2002)(2003)(2004)(2005)(2006)(2007)(2008)(2009)(2010) witnessed an expansion into the realms of pollination, properties of Ishpingo oil, genetics, and biomass.The latest period (2011-2022) marked a shift in focus towards cocoa fermentation, genetics, soil analysis, strawberry antioxidants, and eucalyptus properties.Considering Ecuador's growing reliance on global trade integration, the need to address postharvest diseases using biocontrol agents, and the advancement of irrigation automation for water efficiency have emerged as critical areas.The assessment of the quality of scientific contributions in agriculture underscores a direct correlation between food production, the extent of the country's agricultural coverage, and the proportion of employment within the agricultural sector.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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