¿Qué se está investigando sobre insectos comestibles? Un análisis bibliométrico de las publicaciones entre 1990 y 2022
Notice bibliographique
Résumé
Resumen Este artículo presenta una visión general relacionada con las publicaciones científicas sobre insectos para consumo humano a través de un análisis bibliométrico utilizando datos extraídos de la base de datos Web of Science en un período de tiempo comprendido entre 1990 y 2022 cubriendo más de 30 años de producción científica. Los resultados se presentan en forma de tablas, gráficos y diagramas con diferentes tipos de mapeo obtenidos mediante el uso de paquetes específicos para el análisis de las relaciones bibliométricas como VoS Viewer y el paquete de R Bibliometrix. De acuerdo con la clasificación de las áreas de conocimiento en WoS, la mayoría de los artículos se encuentran principalmente en los segmentos de tecnología de los alimentos, la entomología, la agricultura multidisciplinar con trabajos que van desde los aspectos ambientales, la composición química, y la percepción sensorial, entre otros. Los países con mayor influencia en el tema son Italia, EE.UU. y Corea del Sur con el mayor número de publicaciones en el área. Por otro lado, los autores con mayores métricas son Kinyuru, JN (Kenia), Choi, YS, (Corea del Sur) y Aquilanti, L, (Italia). Las revistas con mayor productividad en insectos comestibles son Journal of insects as food and feed, Foods e Insects con un número de publicaciones de 217, 107 y 61 respectivamente. Finalmente, las conclusiones de este trabajo permiten establecer rutas a seguir para los investigadores en el campo de los insectos comestibles para la alimentación humana como por ejemplo que documentos son más importantes, donde publicar y en que países e instituciones el tema se encuentra mas desarrollado.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,046 | 0,093 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».