Sürdürülebilirlik ve Tarım: Araştırma Eğilimleri ve Geleceğe Yönelik Kapsamlı Bir Meta Analiz
Notice bibliographique
Résumé
The increase in the number of academic studies on sustainability in agriculture, which are conducted without taking into account future trends and which are repetitive and have limited widespread impact, has slowed down the rate of increase in knowledge in this field and limited the social contribution of academic studies. In order to eliminate this limitation, this study aims to examine the historical and thematic development of sustainability studies in agriculture, to identify knowledge gaps and to reveal future research trends. In the study, bibliometric analysis, thematic analysis and meta-analysis were used to understand the general characteristics and trends of the existing literature focusing on sustainability and agriculture and the development of research in this field. The results showed that scientific research on sustainability in agriculture has been on an upward trend in the last decade. Researchers in the United States, China, Australia, India, India, the United Kingdom, Canada, Italy, the United States of America, China, Australia, India, the United Kingdom, Canada and Italy have been closely collaborating at the international level. To date, the Swedish University of Agricultural Sciences, University of Western Australia, China Agricultural University, Faisalabad Agricultural University and Universiti Putra Malaysia have made the greatest contribution to sustainability in agriculture. The most commonly used keywords in academic studies published in the context of sustainability in agriculture are sustainability, climate change, agriculture, biodiversity, sustainable agriculture.
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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 | 0,049 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 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 ».