DOI: https://doi.org/10.12688/f1000research.186039.1
تاريخ النشر: 2026-07-31
المؤلف: Aldy Sanjaya وآخرون
الموضوع الرئيسي: البحث في علم القياسات العلمية والبيبلومetrics
نظرة عامة
تبحث الورقة البحثية في الاتجاهات في تربية الأحياء المائية الذكية ومصائد الأسماك الدقيقة، مع معالجة التحديات التي تطرحها تدهور جودة المياه والاعتماد على العمليات اليدوية، مما يعيق الجدوى الاقتصادية وقابلية التوسع. باستخدام تحليل بيبليومتري لـ 61 مقالة علمية مفتوحة الوصول من قاعدة بيانات سكوبس، تمتد الدراسة على منشورات من 2020 إلى 2025 وتستخدم VOSviewer لرسم خرائط اتجاهات النشر وإنتاجية المؤلفين وشبكات تزامن الكلمات الرئيسية.
تكشف النتائج عن اتجاه تصاعدي مستمر في البحث، مما يبرز الأهمية المتزايدة للتحسين الرقمي والقياسات الآلية لتربية الأحياء المائية المستدامة. تحدد الخرائط البيبليومترية ثلاث مجموعات موضوعية رئيسية: أطر تربية الأحياء المائية النظامية، بنية تحتية للأتمتة عبر الإنترنت، والذكاء الاصطناعي المتقدم/رؤية الكمبيوتر. ومن الجدير بالذكر أن هناك تحولًا من الأساليب التقليدية للتليمتري إلى استراتيجيات تحسين دقيق معرفية مدعومة بالتعلم العميق. بينما تم تشبع مراقبة معايير المياه الأساسية، لا يزال هناك إمكانات كبيرة للابتكار في مجالات مثل تقدير الكتلة الحيوية غير الغازية وتحديد حجم الأسماك بشكل آلي. كما تشير الدراسة إلى أن تايوان تتصدر المساهمات في النشر، مع إندونيسيا التي تظهر مشاركة قوية. في النهاية، تؤكد الأبحاث على الحاجة إلى الانتقال من التليمتري الأساسي إلى أنظمة آلية متقدمة لتعزيز الأمن الغذائي العالمي والاستدامة البيئية في مصائد الأسماك الذكية.
مقدمة
تناقش مقدمة الورقة البحثية المجال المتنامي لتربية الأحياء المائية الذكية، والذي يتم وضعه كاستجابة استراتيجية للطلب العالمي المتزايد على البروتينات المائية. هذه المقاربة المبتكرة، التي يشار إليها غالبًا بمصائد الأسماك الدقيقة، تستفيد من التقنيات الرقمية، والتليمتري في الوقت الحقيقي، والأنظمة الآلية لإنشاء بيئات محكومة للغاية لتربية الكائنات المائية. تشمل مزايا هذا النظام تحسين كفاءة الموارد وتحسين رفاهية الحيوانات، كما يتضح من O’Donncha وآخرين، الذين يبرزون أن تربية الأسماك الدقيقة يمكن أن تتفوق بشكل كبير على طرق تربية الأحياء المائية التقليدية من حيث استخدام العلف وكفاءة استخدام المياه. تعتبر القدرة على مراقبة جودة المياه باستمرار والتخفيف من المخاطر البيئية أمرًا حيويًا لضمان الأمن الغذائي في المستقبل.
ومع ذلك، تواجه عملية اعتماد تربية الأحياء المائية الذكية على نطاق واسع تحديات، بما في ذلك القيود التقنية والاعتماد على العمليات اليدوية، مما يسهم في تكاليف التشغيل والمخاطر مثل تدهور جودة المياه والإفراط في التغذية. تؤكد الورقة على الحاجة إلى أنظمة مراقبة دقيقة ومستقلة وتدعو إلى التحول من المراقبة السلبية إلى الأتمتة المعرفية. تبرز الإمكانات التي توفرها تقنيات رؤية الكمبيوتر غير الغازية والتعلم العميق لتقدير الكتلة الحيوية بشكل آلي وتتبع السلوك، بينما تؤكد أيضًا على أهمية تطوير أطر ذكاء اصطناعي حافة موحدة وفعالة من حيث التكلفة لتسهيل الاعتماد بين المزارعين المتوسطين. لمعالجة الفجوات الموجودة في الأدبيات، تهدف الدراسة إلى رسم خريطة منهجية للمشهد العلمي لتربية الأحياء المائية الذكية ومصائد الأسماك الدقيقة، مع التركيز على اتجاهات النشر، والهياكل الفكرية الأساسية، ونقاط البحث الساخنة، والتطور الزمني والجغرافي لهذا المجال من 2020 إلى 2025.
الطرق
تستخدم الدراسة تحليلًا بيبليومتريًا للتحقيق في اتجاهات النشر العالمية، والهياكل الموضوعية، وأنماط التعاون في تربية الأحياء المائية الذكية ومصائد الأسماك الدقيقة. باستخدام البيانات الوصفية البيبليوغرافية من قاعدة بيانات سكوبس، أجرت الباحثون بحثًا منظمًا ضمن حقل “عنوان المقال، الملخص، والكلمات الرئيسية” (TITLE-ABS-KEY)، مع التركيز على المصطلحات المتعلقة بتربية الأحياء المائية الذكية، ومصائد الأسماك الدقيقة، والتقنيات الرئيسية مثل الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء. تهدف هذه المقاربة إلى تضمين مجموعة واسعة من أنظمة الإنتاج المائية المدفوعة بالتكنولوجيا، وخاصة تلك المتعلقة بتربية الماشية الدقيقة (PLF) في تربية الأحياء المائية، بما في ذلك التغذية الآلية ومراقبة جودة المياه.
تضمنت مجموعة البيانات، التي تم تصفيتها من أجل الاتساق والشفافية، مقالات علمية مفتوحة الوصول نُشرت بين 2020 و2025، مما أسفر عن 61 وثيقة للتحليل. تم إجراء التحليل البيبليومتري باستخدام VOSviewer، الذي سهل تصور اتجاهات النشر، وشبكات تزامن الكلمات الرئيسية، وأنماط التعاون بين المؤلفين والدول. ركز التحليل على تحديد الموضوعات البحثية السائدة والترابطات بين التقنيات الآلية والاستدامة البيئية في ممارسات مصائد الأسماك الحديثة، مما يبرز أهمية التحسين الرقمي في معالجة الأمن الغذائي العالمي والتخفيف من التدهور البيئي.
النتائج
يكشف تحليل البيانات البيبليوغرافية عن اتجاهات كبيرة في تطوير البحث ضمن مجالات تربية الأحياء المائية الذكية ومصائد الأسماك الدقيقة. تشير النتائج إلى زيادة ملحوظة في نمو النشر، مما يوحي بارتفاع الاهتمام والاستثمار في هذه المجالات. لا تعكس هذه المسار التصاعدي فقط التقدم في التكنولوجيا والأساليب، بل تؤكد أيضًا على الأهمية المتزايدة للممارسات المستدامة في إدارة الموارد المائية.
علاوة على ذلك، فإن تداعيات هذه الاتجاهات بعيدة المدى، حيث تساهم في تطور الاستراتيجيات العالمية التي تهدف إلى تعزيز الإنتاجية والاستدامة في مصائد الأسماك. تسلط المناقشة الضوء على الحاجة إلى استمرار البحث والتعاون بين أصحاب المصلحة لمعالجة التحديات واستغلال الفرص التي تقدمها هذه المجالات الناشئة.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في الورقة البحثية الضوء على اتجاهات النمو الكبيرة في مجال تربية الأحياء المائية الذكية ومصائد الأسماك الدقيقة من 2020 إلى 2025، كما يتضح من الزيادة الكبيرة في المنشورات – من مقالتين في 2020 إلى 25 مقالة متوقعة في 2025. يُعزى هذا الارتفاع إلى الطلب المتزايد على الكفاءة التشغيلية من خلال التحسين الرقمي والأنظمة الآلية، إلى جانب الحوافز السياسية التي تهدف إلى تعزيز الأمن الغذائي مع تقليل الآثار البيئية. يكشف التحليل عن تركيز نشاط البحث بين عدد قليل من المؤلفين الغزيرين، مع مساهمات ملحوظة من أفراد مثل تشينغ، س.ج. وجود، س.، مما يشير إلى شبكة تعاونية تدفع التقدم في أنظمة المراقبة والتحكم الآلي.
تحدد الخرائط البيبليومترية أيضًا تايوان كمساهم رئيسي في هذا المجال البحثي، تليها الصين وإندونيسيا والولايات المتحدة، مما يعكس القوة الإقليمية في تربية الأحياء المائية والاستعداد التكنولوجي. تصنف الورقة البحثية البحث إلى ثلاث مجموعات رئيسية: أطر تربية الأحياء المائية الذكية، وبنية تحتية للأتمتة وإنترنت الأشياء، والذكاء الاصطناعي/رؤية الكمبيوتر، مما يوضح هيكلًا هرميًا يبرز التطور من أنظمة المراقبة الأساسية إلى تربية الأحياء المائية الدقيقة المدفوعة بالبيانات. تؤكد النتائج على الحاجة إلى تركيز الأبحاث المستقبلية على توحيد البروتوكولات الآلية، ودمج حلول إنترنت الأشياء منخفضة التكلفة، وتطوير أنظمة مراقبة معرفية غير غازية لتعزيز استدامة وكفاءة ممارسات تربية الأحياء المائية على مستوى العالم.
DOI: https://doi.org/10.12688/f1000research.186039.1
Publication Date: 2026-07-31
Author(s): Aldy Sanjaya et al.
Primary Topic: scientometrics and bibliometrics research
Overview
The research paper investigates the trends in smart aquaculture and precision fisheries, addressing the challenges posed by water quality deterioration and reliance on manual operations, which hinder economic viability and scalability. Utilizing a bibliometric analysis of 61 open-access journal articles from the Scopus database, the study spans publications from 2020 to 2025 and employs VOSviewer for mapping publication trends, author productivity, and keyword co-occurrence networks.
The findings reveal a consistent upward trend in research, highlighting the increasing importance of digital optimization and automated metrics for sustainable aquatic husbandry. The bibliometric mapping identifies three primary thematic clusters: systemic aquaculture frameworks, IoT-automation infrastructure, and advanced artificial intelligence/computer vision. Notably, there is a shift from traditional telemetry approaches to cognitive precision optimization strategies supported by deep learning. While foundational water parameter monitoring is saturated, there remains significant potential for innovation in areas such as non-invasive biomass estimation and automated fish sizing. The study also notes that Taiwan leads in publication contributions, with Indonesia showing strong participation. Ultimately, the research emphasizes the need to transition from basic telemetry to advanced automated systems to enhance global food security and environmental sustainability in smart fisheries.
Introduction
The introduction of the research paper discusses the burgeoning field of smart aquaculture, which is positioned as a strategic response to the increasing global demand for aquatic protein. This innovative approach, often referred to as precision fisheries, leverages digital technologies, real-time telemetry, and automated systems to create highly controlled environments for rearing aquatic organisms. The advantages of this system include enhanced resource efficiency and improved animal welfare, as evidenced by O’Donncha et al., who highlight that precision fish farming can significantly outperform traditional aquaculture methods in terms of feed utilization and water-use efficiency. The ability to continuously monitor water quality and mitigate ecological risks is crucial for ensuring future food security.
However, the widespread adoption of smart aquaculture faces challenges, including technical limitations and reliance on manual operations, which contribute to operational costs and risks such as water quality degradation and overfeeding. The paper emphasizes the need for precise, autonomous monitoring systems and advocates for a shift from passive monitoring to cognitive automation. It highlights the potential of noninvasive computer vision and deep learning technologies for automated biomass estimation and behavioral tracking, while also stressing the importance of developing standardized, cost-effective edge-AI frameworks to facilitate adoption among mid-scale farmers. To address existing gaps in the literature, the study aims to systematically map the scientific landscape of smart aquaculture and precision fisheries, focusing on publication trends, core intellectual structures, research hotspots, and the temporal and geographical evolution of this field from 2020 to 2025.
Methods
The study employs a bibliometric analysis to investigate global publication trends, thematic structures, and collaboration patterns in smart aquaculture and precision fisheries. Utilizing bibliographic metadata from the Scopus database, the researchers conducted a structured search within the “Article Title, Abstract, and Keywords” (TITLE-ABS-KEY) field, focusing on terms related to smart aquaculture, precision fisheries, and key technologies such as artificial intelligence and the Internet of Things. This approach aims to encompass a wide range of technologically driven aquatic production systems, particularly those relevant to Precision Livestock Farming (PLF) in aquaculture, including automated feeding and water quality monitoring.
The dataset, filtered for consistency and transparency, included only open-access journal articles published between 2020 and 2025, resulting in 61 documents for analysis. The bibliometric analysis was performed using VOSviewer, which facilitated the visualization of publication trends, keyword co-occurrence networks, and collaboration patterns among authors and countries. The analysis focused on identifying dominant research themes and the interconnections between automated technologies and environmental sustainability in modern fisheries practices, underscoring the importance of digital optimization in addressing global food security and mitigating environmental degradation.
Results
The analysis of the bibliographic data reveals significant trends in research development within the domains of smart aquaculture and precision fisheries. The findings indicate a notable increase in publication growth, suggesting heightened interest and investment in these areas. This upward trajectory not only reflects advancements in technology and methodologies but also underscores the growing importance of sustainable practices in aquatic resource management.
Furthermore, the implications of these trends are far-reaching, as they contribute to the evolution of global strategies aimed at enhancing productivity and sustainability in fisheries. The discussion highlights the need for continued research and collaboration among stakeholders to address challenges and leverage opportunities presented by these emerging fields.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights significant growth trends in the field of smart aquaculture and precision fisheries from 2020 to 2025, as evidenced by a substantial increase in publications—from 2 articles in 2020 to an anticipated 25 in 2025. This surge is attributed to the rising demand for operational efficiency through digital optimization and automated systems, alongside policy incentives aimed at enhancing food security while minimizing environmental impacts. The analysis reveals a concentration of research activity among a few prolific authors, with notable contributions from individuals such as Cheng, S.C. and Good, C., indicating a collaborative network driving advancements in automated monitoring and control systems.
The bibliometric mapping also identifies Taiwan as the leading contributor to this research domain, followed by China, Indonesia, and the United States, reflecting regional strengths in aquaculture and technological readiness. The paper categorizes research into three main clusters: smart aquaculture frameworks, IoT and automation infrastructure, and artificial intelligence/computer vision, illustrating a hierarchical structure that underscores the evolution from basic monitoring systems to sophisticated, data-driven precision aquaculture. The findings emphasize the need for future research to focus on standardizing automated protocols, integrating low-cost IoT solutions, and developing non-invasive cognitive monitoring systems to enhance the sustainability and efficiency of aquaculture practices globally.