Importance of Big Data variables in Agriculture: A comprehensive literature review with a particular focus on variables
Notice bibliographique
Résumé
The sharp increase of information in our life and in particular in agriculture leads to the development and new opportunities that did not exist a couple of decades ago. At the same time the ability to collect and analyze large volumes of data from remote sensing sources has revolutionized the way farmers make decisions and manage their agricultural activities. The great role in this process corresponds to Big Data, which is not only the data in itself, but a set of strategies for analysis that allow you to benefit from owning it. The goal of this study is to review published articles on big data in agriculture throughout 2017–2023. In line with this goal, we have collected (using Science direct database), reviewed, and analyzed 60 papers published during within this period of time. Our results revealed an increasing number of big data studies during last years, with authors from India, the USA and China dominating in the published outcomes (42 % of total), followed by authors from Australia, Canada and the Netherlands. Another key finding is that from all existing variables for big data only five are really important and there is no need to expand these parameters. It is more optimal to use main variables (volume, velocity, variety, veracity and value) for an in-depth and detailed description of the state of the data. Results also revealed different big data sources and techniques for mail areas of data application.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».