Notice bibliographique
Résumé
Bibliometric analyses are capable of demonstrating the history and the tendency of scientific and technological development. This article aims to use big scientific data to explore the present status of plant phenomics, based on which sound recommendations could be provided for the development of this emerging research domain. [Methods] Based on academic outputs such as research publications, citations, collaborations, research areas, academic organizations, and authors retrieved from the Scopus database between 2013 and September 2018, statistical analysis tools such as SciVal and CiteSpace 5.0 were applied to quantitatively visualize the development and tendency of plant phenotyping, plant phenomics, and related research areas. [Results] This Scopus-based research has retrieved 20 953 articles that are related to plant phenotyping, plant phenomics, and related applications in plant research, with a total citation of 217 105 and 2.0% of them are TOP1% highly cited papers. According to total citations, the TOP10 countries are the United States, China, Germany, the United Kingdom, France, Japan, Australia, Spain, Canada, and the Netherlands. The TOP10 research organizations based on total citations are Chinese Academy of Sciences (CAS), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), the US Department of Agriculture, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Chinese Academy of Agricultural Sciences, Cornell University, Spanish National Research Council, University of California at Davis, Universite Paris-Sacly, and Wageningen University & Research. The scholar with the most academic outputs is Alisdair Robert Fernie at the Koch Planck Institute of Molecular Plant Physiology, Germany. He has published 58 papers using plant cellular phenotypes and was cited 1 246 times. At present, plant phenomics research has focused on a number of plant species, including Arabidopsis, rice, wheat, corn, tomato and soybean. [Conclusion] As an emerging research domain, plant phenomics requires interdisciplinary efforts to integrate agriculture, cultivation, breeding, and other plant biological research with computing sciences. In particular, high-throughput image analysis and related data analysis has become an important research theme at the present stage, with the topical saliency index reaches 98.8%, a very high relevance score.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,012 | 0,003 |
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 ».