Exploring global trends in scientific research on <i>Rubus glaucus</i> Benth.: A comprehensive analysis integrating bibliometrics, LDA, and HJ-Biplot
Notice bibliographique
Résumé
Background Rubus glaucus Benth, called Andean blackberry, is a species of significant economic and ecological importance. Despite its relevance, scientific research on this plant remains fragmented and scattered across disciplines. Objective This study aims to systematically assess the state of scientific knowledge on R. glaucus, identifying research trends, collaborations, and thematic evolutions within the global research community. Methods We employed a comprehensive bibliometric analysis integrated with Latent Dirichlet Allocation (LDA) and HJ-Biplot methodologies to analyze publications from Scopus and Web of Science databases. Results Our findings reveal a substantial increase in research interest from the 1990s, reaching a peak in the early 2010s before a recent decline. The study highlights significant contributions from the United States, the United Kingdom, Canada, Italy, and Colombia, with notable international collaborations. Thematic analysis underscored the ecological role, nutritional benefits, and genetic improvement of R. glaucus as focal areas of research, pointing out gaps in pest management and sustainable cultivation practices. Conclusions This comprehensive bibliometric analysis offers valuable insights into the research landscape of R. glaucus, underscoring the need for focused research efforts on underexplored areas. The study lays the groundwork for future research directions, encouraging interdisciplinary collaboration to leverage the plant's full potential for agricultural innovation.
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,120 | 0,136 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».