• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
  • المساعدة
    • إرسال الأعمال الأكاديمية
    • سياسات الناشر
    • أدلة المستخدم
    • الأسئلة الأكثر تكراراً
  • عن المستودع الرقمي
    • الرؤية والرسالة
عرض التسجيلة 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • علوم وهندسة الحاسب
  • عرض التسجيلة
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مساهمة أعضاء هيئة التدريس
  • كلية الهندسة
  • علوم وهندسة الحاسب
  • عرض التسجيلة
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Data analytics platforms for agricultural systems: A systematic literature review

    Thumbnail
    عرض / فتح
    اصدار الناشر (بإمكانك الوصول وعرض الوثيقة / التسجيلةمتاح للجميع Icon)
    اصدار الناشر (تحقق من خيارات الوصول)
    تحقق من خيارات الوصول
    1-s2.0-S0168169922001302-main.pdf (3.721Mb)
    التاريخ
    2022
    المؤلف
    Nyoman Kutha Krisnawijaya, Ngakan
    Tekinerdogan, Bedir
    Catal, Cagatay
    Tol, Rik van der
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    With the rapid developments in ICT, the current agriculture businesses have become increasingly data-driven and are supported by advanced data analytics techniques. In this context, several studies have investigated the adopted data analytics platforms in the agricultural sector. However, the main characteristics and overall findings on these platforms are scattered over the various studies, and to the best of our knowledge, there has been no attempt yet to systematically synthesize the features and obstacles of the adopted data analytics platforms. This article presents the results of an in-depth systematic literature review (SLR) that has explicitly focused on the domains of the platforms, the stakeholders, the objectives, the adopted technologies, the data properties and the obstacles. According to the year-wise analysis, it is found that no relevant primary study between 2010 and 2013 was found. This implies that the research of data analytics in agricultural sectors is a popular topic from recent years, so the results from before 2010 are likely less relevant. In total, 535 papers published from 2010 to 2020 were retrieved using both automatic and manual search strategies, among which 45 journal articles were selected for further analysis. From these primary studies, 33 features and 34 different obstacles were identified. The identified features and obstacles help characterize the different data analytics platforms and pave the way for further research. 2022 The Author(s)
    DOI/handle
    http://dx.doi.org/10.1016/j.compag.2022.106813
    http://hdl.handle.net/10576/36799
    المجموعات
    • علوم وهندسة الحاسب [‎2428‎ items ]

    entitlement


    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    الصفحة الرئيسية

    أرسل عملك التابع لجامعة قطر

    تصفح

    محتويات مركز المجموعات الرقمية
      الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
    هذه المجموعة
      تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

    حسابي

    تسجيل الدخول

    إحصائيات

    عرض إحصائيات الاستخدام

    عن المستودع الرقمي

    الرؤية والرسالة

    المساعدة

    إرسال الأعمال الأكاديميةسياسات الناشرأدلة المستخدمالأسئلة الأكثر تكراراً

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    Video