Sustainable Agriculture: Impact on Public Health and Sustainable Development
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable agriculture involves the use of organic farming technologies, which excludes the use of growth stimulants, hormones and chemical additives in animal feeding as well as fertilisers with pesticides and other hazardous chemicals. Sustainable land management practices are aimed at preserving soils, water resources and biodiversity. They mitigate the effects of climate change by reducing greenhouse gas emissions and preserving natural environments. Organic agriculture produces environmentally friendly food that contains fewer harmful chemicals, potentially reducing the incidence of diet-related disorders such as cardiovascular diseases, diabetes and cancer. This study conducts a comprehensive bibliometric analysis (via VOSviewer 1.6.16, Bibliometrix / Biblioshiny App) to explore the sustainable agriculture impact on public health and sustainable development of nations. Applying the Scopus database, 427 relevant papers were reviewed to identify trends, influential works, and key research themes. The analysis reveals that sustainable agricultural practices, which aim to reduce environmental impact, conserve resources and enhance productivity, have gained increasing attention since the mid-1990s. Noteworthy, contributions include fundamental works, influential studies and various UN and WHO publications. The research highlights keywords such as agriculture, public health, nutrition, and food security. Leading countries in this research domain include the USA, China, Canada, India, and the UK, demonstrating extensive international collaboration. The findings underscore the critical role of sustainable agriculture in addressing global challenges, promoting environmental stewardship, and supporting socio-economic progress, which aligns with the UN Sustainable Development Goals. The study provides valuable insights into the development of sustainable practices and policies essential for future research and implementation.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 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 ».