Opportunities and challenges for monitoring maize production in sub-Saharan Africa: A comprehensive bibliometric analysis of remote sensing applications
Notice bibliographique
Résumé
Maize is a cornerstone of food systems worldwide, serving as both a staple crop and a primary source of income in many parts of the Global South. Ensuring its sustainable production is vital for food security and poverty alleviation. Remote sensing provides powerful tools for monitoring crop growth, estimating yield, and informing management practices. However, despite its rapid expansion in agriculture, there has been no comprehensive synthesis of how remote sensing has been applied specifically to maize production. This study addresses this knowledge gap through a bibliometric analysis of publications on remote sensing and maize from 1925 to 2024. Publication data was retrieved from the Web of Science and Scopus databases and analysed to assess temporal trends, global research distribution, collaboration networks, and thematic directions. The results show a significant increase in research output, from a single publication in 1925 to 488 in 2024, with accelerated growth after 2001. The literature is heavily skewed towards the Global North, with China emerging as the most prolific contributor, reporting 1012 single-country publications (SCP) and 257 multi-country publications (MCP). In contrast, the Global South remains underrepresented, highlighting structural imbalances in research capacity and funding. The review demonstrates that while remote sensing applications in maize production have expanded rapidly, their benefits are unevenly distributed. The findings suggest that increased investments in research infrastructure, capacity building, and funding in the Global South are crucial to bridging the gap with the Global North. Such efforts would promote more equitable knowledge generation and improve the global response to the challenges of food insecurity and climate change. The synthesis of trends, research gaps, and emerging directions presented here provides a foundation for advancing scientific inquiry and shaping policy frameworks that strengthen maize production through remote sensing.
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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 | 0,014 | 0,072 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».