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Enregistrement W4410864857 · doi:10.3390/f16060892

Bibliometric Analysis of Argan (Argania spinosa (L.) Skeels) Research: Scientific Trends and Strategic Directions for Climate-Resilient Ecosystem Management

2025· article· en· W4410864857 sur OpenAlexafffund
Rajaa Timzioura, Sara Ezzine, Lahcen Benomar, Mohammed S. Lamhamedi, Abderrahim Ettaqy, Abdenbi Zine El Abidine, Hafida Zaher, Damase P. Khasa, Steeve Pépin, Younes Abbas

Notice bibliographique

RevueForests · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRabbits: Nutrition, Reproduction, Health
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesFonds de recherche du QuébecCentre National pour la Recherche Scientifique et Technique
Mots-clésAgroforestryGeographyBusinessBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study provides a bibliometric analysis of 926 scientific publications on Argania spinosa, representing the first investigation covering all aspects of the argan tree. By combining bibliometric performance indicators and scientific mapping, based on commonly used approaches in previous studies, the analysis examines the evolution, structure, and gaps in argan-related research. The results reveal that scientific production accelerated after 1996 during an industrial exploitation period, driven by the emergence of women’s cooperatives, international certifications, and national development programs. Morocco dominates the argan research landscape, benefiting from targeted policy support, international collaborations, and the species’ endemic status. Two major research aspects were identified: the valuation of argan oil, focusing on its chemical and therapeutic properties; and ecological restoration, encompassing genetic diversity, reforestation practices, and climate adaptation strategies. Despite these advancements, critical gaps remain in operational reforestation, assisted migration, post-plantation monitoring, and the integration of ecological modeling. Research remains skewed toward oil valuation, with insufficient attention to long-term forest sustainability under climate change. Future efforts should adopt a multidisciplinary framework that integrates genomics, nursery innovation, biotechnology, molecular genetics, digital monitoring tools, and socio-institutional governance. Research should also emphasize optimizing by-product use, enhancing climate resilience, and promoting gender-equitable, community-based forest management.

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

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,890
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,1100,154
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,271 · 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

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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