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Enregistrement W4401327074 · doi:10.3390/su16156645

Research Trends and Development Patterns in Microgreens Publications: A Bibliometric Study from 2004 to 2023

2024· article· en· W4401327074 sur OpenAlexaff
Luís Puente, Cielo Char, Devansh Patel, Malinda S. Thilakarathna, M. S. Roopesh

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesComisión Nacional de Investigación Científica y Tecnológica
Mots-clésLibrary scienceAnalyticsSustainable developmentWeb of scienceProductivityBibliometricsPeriod (music)Political scienceData scienceComputer scienceMEDLINEEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents a general overview of scientific publications in the field of microgreens using bibliometric tools. Data were collected from the Web of Science database (from Clarivate Analytics) in the period from 2004 to 2023, covering 20 years of scientific publications. The results are presented in the form of tables, graphs, and charts to analyze the development of microgreens publications. The countries with the greatest influence on the microgreens topic are the USA, Italy, and India, which have the highest number of publications in the analyzed period with 133, 76, and 38 publications, respectively. On the other hand, the authors with the highest number of publications are Raphael, Y. (University Naples Federico II-Italy), De Pascale, S. (University Naples Federico II-Italy), and Luo, Y. (ARS, Food Quality Laboratory, Environmental Microbial & Food Safety Lab, USDA-USA). The journals with the highest productivity in microgreens are HortScience (American Society of Horticultural Science), Horticulturae (MDPI), and Foods (MDPI), with publication numbers of 49, 27, and 23, respectively. Regarding the relationship of the documents in this study with United Nations Sustainable Development Goals (SDGs), the large majority of documents can be linked to SDG 2 (Zero Hunger), followed by SDG 13 (Climate Action) and SDG 3 (Good Health and Well Being). As a final remark, the mapping, trends, and findings in this work can help to establish logical paths for researchers in the field of microgreens.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptBibliométrie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0170,053
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,518
Tête enseignante GPT0,567
Écart entre enseignants0,049 · 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

Classification

machine, non validée

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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