Origin, evolution, currents of thought, and methodological implications of the agroecosystem concept: a review
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT. The objective of the research was to analyze the different currents of thought and to describe the origin and evolution of the concept of agroecosystems across different studies. Methodology. A state-of-the-art analysis of the agroecosystem concept was conducted using the Web of Science platform, considering 225 articles with the TITLE "Agroecosystem" AND KEYWORDS "Agroecosystem." Metrics such as year, country, sustainable development goals (SDGs), language, summary, and conclusions were also considered. A bibliometric analysis was performed using VOSviewer software, and graphs were created to visualize the bibliographic connections between the documents obtained from the Web of Science database. Results. Articles from 1991 to 2024 were identified, with over 90% published from 2018 to the present. The top countries publishing this type of research are the USA, China, Canada, France, Germany, and Italy, accounting for 82% of the publications. The remaining 18% are spread across 44 countries worldwide. The predominant language is English (96%), followed by Spanish (3.1%) and Russian (1%). Conclusions. The concept of agroecosystems is embedded in the social, cultural, political, and economic contexts, as all these aspects are directly related to agriculture, livestock, fishing, and other essential activities for feeding humanity. These activities are carried out within agroecosystems managed by humans for both commercial and self-consumption purposes, aiming to satisfy society's demand for food, goods, services, and inputs.
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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 | 0,011 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».