Agritourism: A Bibliometric Insight into Sustainability and Rural Development
Notice bibliographique
Résumé
Agritourism has increasingly attracted scholarly interest due to its potential to foster sustainable rural development.However, related studies are scattered and lack coverage of study trends and topics.The study focuses on the analysis of the keyword trends and structures of topics in the field with the help of Scopus and Web of Science data.A total of 826 peerreviewed articles were analyzed, demonstrating that each article had an average of 14.4 citations, an annual publication growth rate of 17.29%, and an international co-authorship rate of 9.09% over time.Bibliometrix (R package) was used to conduct keyword co-occurrence analysis, co-authorship network, and thematic evolution mapping.These findings show that four thematic clusters are outlined, such as sustainable development and rural spaces, ecosystems and agriculture, governance and policy frameworks, and visitor experience and marketing.These groupings include important areas of rural tourism, conservation of biodiversity, response to climate change, agricultural policy, innovation in rural development and cultural experiences of the visitors.Furthermore, co-authorship analysis highlighted important clusters of international collaboration, with Italy (103 articles, 2848 citations) and China (175 articles, 2664 citations) emerging as the leading contributors.The analysis of the evolution of the topic shows that the research on agritourism has gradually shifted from traditional topics such as rural tourism and sustainable development to emerging topics such as circular economy, social innovation and public health.The results provided a landscape of agritourism, the interdisciplinary and international cooperation aspects, gaps and research opportunities on long-term tourism development.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».