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Los métricos y la figura describen el ciclo de vida de la temática mediante un modelo de crecimiento tipo logístico: el parámetro K=43,43 indica que el sistema tendería a un máximo (saturación) de ~43 publicaciones acumuladas, mientras que tm≈2023,68 (año del punto medio/inflección) sitúa el momento de mayor dinamismo alrededor de finales de 2023, y Δt≈5,07 refleja que la fase de expansión relevante se concentra en un intervalo de unos pocos años. En coherencia con ello, el modelo estima un pico anual de ~9,41 publicaciones y ubica el paso del 10% al 90% del total esperado entre 2021,15 y 2026,22 (y el 99% hacia 2028,98), lo que sugiere que la temática entra en madurez poco después de 2026 y luego decae. Los datos observados muestran una etapa inicial casi plana (2009–2016), un despegue desde 2019 y un auge muy fuerte en 2023–2024 (con 14 en 2024, por encima de lo ajustado, de ahí un residual positivo), seguido de una bajada en 2025; sin embargo, el ajuste es moderado (R²≈0,44; RMSE≈2,64), por lo que las predicciones de descenso y saturación deben leerse como una tendencia general: una curva anual tipo “campana” y una acumulada en “S” que se aproxima gradualmente al límite K.

Pineapple leaf diseases are some of the most important factors limiting pineapple yield globally․ They cause reduced crop productivity‚ declining fruit quality and major economic loss to the agricultural industry․ It is vital to detect diseases and identify pathogens at an early stage to minimize damage and make agricultural practices more sustainable․ However‚ most methods used to identify a disease visually are time-consuming‚ labor-intensive‚ and prone to human error․ Thus‚ automatic detection systems for diseases based on deep learning and computer vision technologies have become prominent in precision agriculture․ To support this work on automated detection of pineapple diseases‚ we constructed a large Pineapple Leaf Disease Dataset that consists of healthy and diseased pineapple leaf images acquired from natural pineapple fields of Kerala‚ India․ This dataset contains images of both healthy and diseased pineapple leaves obtained from various fields under different environmental and lighting conditions and viewpoints․ The dataset contains 4 classes of pineapple leaf disease: Pineapple Leaf Blight‚ Pineapple Fusarium ‚ Pineapple Mealybug Wilt‚ and Healthy Pineapple Leaf․ The labels for the disease images were validated using experts‚ to avoid imprecise annotation and classification of the dataset images․ The images were taken with smartphone cameras using images of various sizes to diversify the image acquisition conditions․ The images were pre-processed to adjust the dataset to be more suitable for deep learning‚ by resizing to 224 x 224‚ removing low-quality and blurry images‚ and normalizing the pixel values․ The dataset was augmented by applying transformations to the images‚ such as rotation‚ horizontal flipping‚ zooming‚ width shifting‚ and height shifting‚ so that the model could generalize better to unseen data․ The Pineapple Leaf Disease Dataset may be used by researchers‚ agriculture researchers and developers to create an efficient automated detection system through the early detection of diseases and health monitoring of crops․ It may also be used in further research on plant disease classification‚ monitoring crops through computer vision techniques‚ precision agriculture and deep learning applications․ 1․ Original Dataset: Images: 2368 Data format: ․jpg 2․ Preprocessed Dataset: Dimensions: 224 × 224 pixels Data format: ․jpg 3․ Augmented Dataset: No․ of images: 7000 Data format: ․jpg

El análisis de datos faltantes mostró que la mayoría de los campos presentaron una calidad excelente, ya que variables como Author (AU), Document Type (DT), Journal (SO), Language (LA), Publication Year (PY), Title (TI) y Total Citation (TC) no registraron valores perdidos (0%). Sin embargo, algunos campos evidenciaron ligeras ausencias: Keywords Plus (ID) tuvo 2 datos faltantes (0.26%), Affiliation (C1) 3 (0.39%), DOI (DI) 11 (1.44%), Abstract (AB) 36 (4.71%) y Corresponding Author (RP) 43 (5.62%), todos evaluados como “Good”. En contraste, Keywords (DE) presentó 154 valores faltantes (20.13%), clasificándose como “Poor”. Finalmente, los campos Cited References (CR) y Science Categories (WC) mostraron ausencia total de información, con 765 registros faltantes cada uno (100%), siendo catalogados como “Completely missing”.

El análisis bibliométrico evidenció una evolución constante de la producción científica entre 2004-2026, con un aumento anual del 6,5%. Se publicaron 127 documentos procedentes de 75 fuentes, reflejando una base de fuentes académicas diversa. Los documentos presentaron una media de 4,59 años, que alcanzaron un promedio 20,22 citas por publicación, evidenciando un alto impacto académico. El contenido temático fue amplio, con 1.417 Keywords Plus y 323 palabras clave del autor, la autoría estuvo marcada por 697 autores y un promedio de 7,24 coautores por documentos, el 29,92% de la coautoría fue internacional, siendo inexistentes los trabajos individuales. Predominaron los artículos científicos (93), seguido de revisiones (18) y cartas (14), esto sugirió un enfoque hacia la comunicación de nuevos hallazgos y el análisis crítico del conocimiento actual. Se evidenció que la producción científica sobre la estimulación magnética transcraneal para el TOC era escasa al principio, siendo un único estudio en el año 2004 y una ausencia de publicaciones entre 2005 y 2012. Desde el 2023, las investigación comenzó a ser constante, sin embargo, el número de estudios por año varió, demostrando así un interés incipiente y en proceso de consolidación. Desde 2018, la producción científica aumentó, evidenciando un aumento importante entre 2020 y 2024, en este último se registró el mayor número de publicaciones (26 artículos), lo que señaló que el interés científico y clínico aumentó significativamente. Finalmente, en 2025 y 2026, se publicaron menos estudios, lo que sugirió una disminución del ritmo reciente tras el período de mayor productividad.

En el estudio de los datos se mostró que, en el trascurso del período entre los años 2000 y 2026, se recolectaron 72 documentos procedentes de 56 fuentes, con una tasa de incremento anual de 2,7%, lo que afirmó una evolución equilibrada en la producción empírica. En la antigüedad el promedio de los archivos fue de 7,72 años, por lo que se apuntó un promedio de 29,85 citas por documento, reflejando un gran impacto académico significativo, pero no se señalaron referencias. Por lo que se refiere a la información, se pudo registrar 1305 palabras clave y 183 palabras clave de los investigadores. Intervinieron 445 autores, entre ellos solo 4 redactaron informes de manera individual, plasmando una fuerte tendencia en trabajo cooperativo, con un punto medio de 7,03 coautores por estudio y un 22,22% de cooperación internacional. La elaboración científica anual plasmó una evolución irregular creciente durante el periodo estudiado. En los primeros años 2000 y 2008, la cantidad de artículos fue reducida y fluctuante, es decir, había varios años sin publicar estudios. Además, esto reflejó prácticas científicas restringidas. Desde el año 2009 se detectó un crecimiento moderado, reflejando picos intermitentes entre los años 2010 y 2019, aunque haya existido un descenso ocasional, tal y como sucedió en los años 2012 y 2017.

Según el análisis de la biometría se obtuvo que, durante el periodo 2005-2026, la producción científica abarcó 830 documentos de diferentes fuentes en total 261, se evidenció una expansión sostenida del campo, con un crecimiento anual del 12,1%. La antigüedad estimada de los documentos analizados fue de 6,59 años y cada uno recibió en promedio 41,07 citas, evidenciando un impacto académico relevante. En cuanto al contenido, se identificaron 3994 “Keywords Plus” y 1377 palabras clave de autor. Para ello, participaron 3942 autores, de los cuales 12 elaboraron documentos de forma individual, lo que indicó una marcada tendencia hacia la colaboración, con un promedio de 6,77 coautores por documento y un 29,28% de coautoría internacional. Finalmente, se evidenció un predominio del articulo científico (689), seguido de revisiones (111), mientras que otros tipos de documentos, como capítulos de libro, ponencias y editoriales, tuvieron una presencia menor.

La tabla presenta un análisis bibliométrico de 641 documentos publicados entre 1990 y 2026, provenientes de 226 fuentes, lo que evidencia una producción científica amplia y diversificada. El crecimiento anual del 1,65% indica una evolución estable del tema, mientras que la edad promedio de 12 años sugiere la presencia de literatura consolidada. Además, el promedio de 42,81 citas por documento refleja un alto impacto académico. En cuanto al contenido, la gran cantidad de palabras clave (especialmente las Keywords Plus) muestra una amplia diversidad temática. Por otro lado, se identifican 3084 autores, con un claro predominio del trabajo colaborativo, ya que en promedio hay 6,78 coautores por documento y un 28,39% de colaboración internacional. Finalmente, los artículos científicos constituyen la mayor parte de las publicaciones, seguidos por revisiones, lo que confirma que el conocimiento se difunde principalmente a través de investigaciones formales y que el campo cuenta con suficiente desarrollo para generar estudios de síntesis. La tabla muestra la evolución anual de la producción científica entre 1990 y 2026, evidenciando un crecimiento progresivo con algunas fluctuaciones. En los primeros años (1990–1999), la cantidad de artículos es baja e irregular, lo que sugiere una etapa inicial del desarrollo del tema. A partir del año 2000, se observa un incremento más sostenido, alcanzando picos importantes entre 2004 y 2007. Posteriormente, aunque existen algunas caídas, la tendencia general continúa al alza, destacándose un crecimiento más marcado desde 2013 en adelante. Los años más recientes (2020–2025) presentan los valores más altos de producción, con un máximo de 50 artículos en 2025, lo que indica un fuerte interés actual en el tema. Finalmente, el dato de 2026 (9 artículos) parece aún parcial, por lo que no refleja el total anual completo. En conjunto, la tabla evidencia que el campo ha pasado de una fase incipiente a una etapa de consolidación y expansión significativa en los últimos años.

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La tabla evidenció un campo de investigación con desarrollo sostenido y alta consolidación científica entre 1999 y 2026, reflejado en un crecimiento anual moderado del 4,15% y una producción total de 118 documentos distribuidos en 84 fuentes, lo que sugirió diversidad de difusión académica. La calidad e impacto fueron relativamente altos, con un promedio de 40,15 citas por documento, aunque la ausencia de referencias reportadas pudo indicar limitaciones en la extracción de datos. El contenido temático fue amplio, con 1786 Keywords Plus y 314 palabras clave de autor, lo que denotó riqueza conceptual. En cuanto a la autoría, existió una marcada colaboración científica, con 750 autores, un promedio de 7,19 coautores por documento y un 31,36% de colaboración internacional, mientras que la producción individual fue mínima (solo 5 documentos). Finalmente, predominaron los artículos científicos (95), seguidos por revisiones (15), lo que indicó un enfoque principalmente empírico con un respaldo importante de estudios de síntesis.

La siguiente tabla demostró un análisis bibliométrico de la producción científica entre 2004 y 2026, mostrando un crecimiento constante del 8.49% anual en un total de 133 documentos provenientes de 77 fuentes. Los trabajos fueron relativamente recientes (edad promedio de 4.66 años) y tuvieron buen impacto, con un promedio de 21.43 citas por documento. En cuanto a la autoría, participaron 766 autores, lo que evidenció una fuerte colaboración, reflejada en un promedio de 7.21 coautores por documento y un 30.83% de colaboración internacional; la autoría individual fue casi inexistente. Finalmente, predominaron los artículos científicos, seguidos por revisiones y cartas, lo que indicó una producción enfocada principalmente en investigación empírica y análisis académico. En la Figura 1 se presenta la evolución de la producción científica anual correspondiente al período 2004–2026, en la cual se distinguen claramente tres fases. En primer lugar, entre 2004 y 2011 se observa una etapa de producción muy baja y prácticamente nula, sin una tendencia de crecimiento definida, lo que indica una actividad investigativa incipiente. Posteriormente, entre 2012 y 2018, se evidencia una fase de crecimiento progresivo, caracterizada por fluctuaciones anuales, pero con una tendencia general ascendente, alcanzando valores cercanos a 8–9 artículos, lo que sugiere una paulatina consolidación del interés académico en el área. Finalmente, a partir de 2019, la producción entra en una etapa de crecimiento acelerado acompañado de alta variabilidad, destacándose incrementos significativos en 2021 y un máximo en 2024 (26 artículos), lo cual refleja una intensificación notable de la actividad científica. No obstante, en 2025 y 2026 se registra una disminución pronunciada, que podría atribuirse a factores coyunturales, a la posible falta de cierre del último año o a una desaceleración reciente; aun así, los niveles alcanzados en este período siguen siendo superiores a los registrados en las etapas iniciales.