Food technology innovations rooted in local wisdom: a bibliometric analysis of global research trends and future directions
Notice bibliographique
Résumé
Local wisdom-informed food technology innovation is increasingly attracting global scholarly attention as a viable strategy for addressing food security, sustainability, and public health challenges. This investigation examines prevailing research trajectories pertinent to applying traditional knowledge in food innovation through a bibliometric analysis framework. Following PRISMA 2020, we identified, screened, and included records under predefined criteria to ensure rigor and transparency. A total of 158 scholarly documents (coverage: 2014–2024; search conducted through 31 December 2024) were scrutinized utilizing the Scopus database. The articles selected pertained to local wisdom-informed food technology innovation and were published in English in peer-reviewed academic journals. The bibliometric analysis employed VOSviewer and Bibliometrix (R-package) to delineate publication trends, keyword prevalence, and international collaborative efforts within this domain. The analysis revealed a notable escalation in publication volume, with the United States, Italy, and India leading the output (19 documents each), followed by Indonesia (15), Canada (14), and China (13). Predominant themes encompassed “traditional knowledge,” “ethnobotany,” “food security,” and “nutrition.” Beyond mapping, we articulate a practical translation perspective for local-wisdom technologies, emphasizing documentation, standardization, validation, and scale-up, to bridge discovery and application. However, a discernible research gap persists concerning the integration and validation of advanced technologies (e.g. artificial intelligence, the Internet of Things, nanotechnology) and the commercialization and equitable governance (e.g. benefit-sharing, traceability) of local food innovations. Findings should be interpreted in light of Scopus-only and English-language inclusion, which may under-represent non-English local scholarship.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,480 |
| 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 | 0,001 | 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 ».