Evaluación de Artículos Publicados sobre el Uso de Aprendizaje Automático en el Diagnóstico y Tratamiento de la Mastitis
Autores: Bourganou, Maria V.; Kiouvrekis, Yiannis; Chatzopoulos, Dimitrios C.; Zikas, Sotiris; Katsafadou, Angeliki I.; Liagka, Dimitra V.; Vasileiou, Natalia G. C.; Fthenakis, George C.; Lianou, Daphne T.
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Evaluación de Artículos Publicados sobre el Uso de Aprendizaje Automático en el Diagnóstico y Tratamiento de la Mastitis
Categoría
Gestión y administración
Subcategoría
Gestión de la tecnología y la inovación
Palabras clave
Evaluación
Aprendizaje automático
Investigación sobre mastitis
Artículos
Aprendizaje automático supervisado
Palabras clave
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
El presente estudio es una evaluación de artículos publicados sobre aprendizaje automático aplicado a la investigación de la mastitis. El objetivo de este estudio fue la evaluación cuantitativa del contenido científico y los detalles bibliométricos de estos artículos. En total, se encontraron 69 artículos que combinan el aprendizaje automático en la investigación de la mastitis y se consideraron en detalle. Hubo un aumento progresivo anual en el número de artículos publicados, que procedían de 23 países (principalmente de China o de los Estados Unidos de América). La mayoría de los artículos originales (n = 59) se referían a trabajos relacionados con el ganado, relevantes para la mastitis en animales individuales. La mayoría de los artículos describieron trabajos relacionados con el desarrollo y diagnóstico de la infección. Menos artículos describieron trabajos sobre la resistencia a los antibióticos de los patógenos aislados de casos de mastitis y sobre el tratamiento de la infección. En la mayoría de los estudios (98.5% de los artículos publicados), se emplearon modelos de aprendizaje automático supervisado. Con mayor frecuencia, se utilizaron árboles de decisión y máquinas de soporte vectorial en los estudios descritos. "Aprendizaje automático" y "mastitis" fueron las palabras clave más utilizadas. Los artículos se publicaron en 39 revistas, siendo las publicaciones más frecuentes en Computers and Electronics in Agriculture y Journal of Dairy Science. El número mediano de referencias citadas en los artículos fue de 39 (rango intercuartílico: 31). Hubo 435 coautores en los artículos (media: 6.2 por artículo, mediana: 5, min.-máx.: 1-93) y 356 autores individuales. El número mediano de citas recibidas por los artículos fue de 4 (min.-máx.: 0-70). La mayoría de los artículos (72.5%) se publicaron en modo de acceso abierto. Este estudio resumió las características de los artículos sobre mastitis e inteligencia artificial. Estudios futuros podrían explorar el uso de estas metodologías a nivel de granja y extenderlas a otras especies animales, mientras que las técnicas de aprendizaje no supervisado también podrían resultar útiles.
Descripción
El presente estudio es una evaluación de artículos publicados sobre aprendizaje automático aplicado a la investigación de la mastitis. El objetivo de este estudio fue la evaluación cuantitativa del contenido científico y los detalles bibliométricos de estos artículos. En total, se encontraron 69 artículos que combinan el aprendizaje automático en la investigación de la mastitis y se consideraron en detalle. Hubo un aumento progresivo anual en el número de artículos publicados, que procedían de 23 países (principalmente de China o de los Estados Unidos de América). La mayoría de los artículos originales (n = 59) se referían a trabajos relacionados con el ganado, relevantes para la mastitis en animales individuales. La mayoría de los artículos describieron trabajos relacionados con el desarrollo y diagnóstico de la infección. Menos artículos describieron trabajos sobre la resistencia a los antibióticos de los patógenos aislados de casos de mastitis y sobre el tratamiento de la infección. En la mayoría de los estudios (98.5% de los artículos publicados), se emplearon modelos de aprendizaje automático supervisado. Con mayor frecuencia, se utilizaron árboles de decisión y máquinas de soporte vectorial en los estudios descritos. "Aprendizaje automático" y "mastitis" fueron las palabras clave más utilizadas. Los artículos se publicaron en 39 revistas, siendo las publicaciones más frecuentes en Computers and Electronics in Agriculture y Journal of Dairy Science. El número mediano de referencias citadas en los artículos fue de 39 (rango intercuartílico: 31). Hubo 435 coautores en los artículos (media: 6.2 por artículo, mediana: 5, min.-máx.: 1-93) y 356 autores individuales. El número mediano de citas recibidas por los artículos fue de 4 (min.-máx.: 0-70). La mayoría de los artículos (72.5%) se publicaron en modo de acceso abierto. Este estudio resumió las características de los artículos sobre mastitis e inteligencia artificial. Estudios futuros podrían explorar el uso de estas metodologías a nivel de granja y extenderlas a otras especies animales, mientras que las técnicas de aprendizaje no supervisado también podrían resultar útiles.