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Enregistrement W4400869408 · doi:10.3389/fpls.2024.1410738

The evolution of plant phenomics: global insights, trends, and collaborations (2000-2021)

2024· article· en· W4400869408 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Bioinformatics, and Biomedical Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhenomicsScopusData scienceWeb of scienceSWOT analysisChinaBibliometricsGeographyWorld Wide WebComputer scienceLibrary scienceGenomicsBiologyMEDLINEBusinessMarketingGenome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Phenomics, an interdisciplinary field that investigates the relationships between genomics and environmental factors, has significantly advanced plant breeding by offering comprehensive insights into plant traits from molecular to physiological levels. This study examines the global evolution, geographic distribution, collaborative efforts, and primary research hubs in plant phenomics from 2000 to 2021, using data derived from patents and scientific publications. Methods: The study utilized data from the EspaceNet and Lens databases for patents, and Web of Science (WoS) and Scopus for scientific publications. The final datasets included 651 relevant patents and 7173 peer-reviewed articles. Data were geocoded to assign country-level geographical coordinates and underwent multiple processing and cleaning steps using Python, Excel, R, and ArcGIS. Social network analysis (SNA) was conducted to assess collaboration patterns using Pajek and UCINET. Results: Research activities in plant phenomics have increased significantly, with China emerging as a major player, filing nearly 70% of patents from 2010 to 2021. The U.S. and EU remain significant contributors, accounting for over half of the research output. The study identified around 50 global research hubs, mainly in the U.S. (36%), Western Europe (34%), and China (16%). Collaboration networks have become more complex and interdisciplinary, reflecting a strategic approach to solving research challenges. Discussion: The findings underscore the importance of global collaboration and technological advancement in plant phenomics. China's rise in patent filings highlights its growing influence, while the ongoing contributions from the U.S. and EU demonstrate their continued leadership. The development of complex collaborative networks emphasizes the scientific community's adaptive strategies to address multifaceted research issues. These insights are crucial for researchers, policymakers, and industry stakeholders aiming to innovate in agricultural practices and improve crop varieties.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,436
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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