Mapping the Evolution of Agriculture 4.0: A Bibliometric Analysis of Research Trends
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The term "agriculture 4.0" refers to integrating artificial intelligence, big data, cloud computing, the Internet of Things and advanced robotics into agriculture. The field of Agriculture 4.0 research has seen a surge in attention as sustainable agriculture has gained more prominence. This study concentrated on conducting a bibliometric analysis of Agriculture 4.0 and its growth. The Dimensions.ai data used in the study was produced using the search terms “Agriculture 4.0," "Smart Farming," "Farming 4.0," and "Digital Agriculture.” A comprehensive dataset consisting of 1,458 relevant documents has been identified, retrieved, and compiled into a CSV format for further analysis. The retrieved data was visualized and analyzed using suitable software. It was that the information and computing sciences field had the maximum number of publications on Agriculture 4.0 (1,015), followed by Agriculture, veterinary and food science (487). The majority of articles (1,074) addressed Sustainable Development Goal 2, which has hunger as its main focus. Based on co-authorship analysis, India, China, and the USA emerged as the leading nations both in impact and research volume, with other countries clustering around them. The University of Guelph, Wageningen University and Research and Anna University were the three organisations with respectively the most impact in terms of total citations. According to the sources' citation analyses, readers were more influenced by the "Computers and Electronics in Agriculture" publication when it came to Agriculture 4.0 research. The Agriculture 4.0 research involves many stakeholders; thus, a broad multidisciplinary approach is necessary. Hence, to solve the issue of Agriculture 4.0, multidisciplinary researchers ought to collaborate rather than act alone.
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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.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
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 | 0,005 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,146 | 0,192 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».