Original Title: Exploring the Dynamics of Organic Food Research: Trends, Influences, and Future Directions
Source: doi.org/10.36956/rwae.v6i3.1657
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

ការស្វែងយល់ពីសក្ដានុពលនៃការស្រាវជ្រាវអាហារសរីរាង្គ៖ និន្នាការ ឥទ្ធិពល និងទិសដៅនាពេលអនាគត

ចំណងជើងដើម៖ Exploring the Dynamics of Organic Food Research: Trends, Influences, and Future Directions

អ្នកនិពន្ធ៖ K.A. Thanuja, G. Suresh, Mujeeb Saif Mohsen Al-Absy, K.P. Jaheer Mukthar

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2025 Research on World Agricultural Economy

វិស័យសិក្សា៖ Agricultural Economics

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះវិភាគលើនិន្នាការស្រាវជ្រាវជាសកល ក្របខ័ណ្ឌទ្រឹស្តី និងគម្លាតភូមិសាស្ត្រក្នុងការទទួលទានអាហារសរីរាង្គ ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមសេដ្ឋកិច្ច និងជំរុញប្រព័ន្ធអាហារប្រកបដោយចីរភាព។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះបានប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រវិភាគគន្ថមិត្តិ (Bibliometric Analysis) លើទិន្នន័យដែលប្រមូលបានពីមូលដ្ឋានទិន្នន័យ Scopus។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method) គុណសម្បត្តិ (Pros) គុណវិបត្តិ (Cons) លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Citation and Source Analysis
ការវិភាគអត្រាដកស្រង់ និងប្រភពឯកសារ
ជួយកំណត់អត្តសញ្ញាណអ្នកនិពន្ធ ទស្សនាវដ្តី និងស្ថាប័នដែលមានឥទ្ធិពលបំផុតនៅក្នុងវិស័យស្រាវជ្រាវអាហារសរីរាង្គយ៉ាងរហ័ស។ មានភាពលម្អៀងទៅលើឯកសារចាស់ៗ (Time bias) ដោយសារឯកសារថ្មីៗមិនទាន់មានពេលគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីទទួលបានការដកស្រង់ច្រើន។ រកឃើញថាទស្សនាវដ្តី British Food Journal និង Journal of Cleaner Production មានការបោះពុម្ពផ្សាយច្រើនជាងគេ ហើយសហរដ្ឋអាមេរិកនិងអាល្លឺម៉ង់មានអត្រាដកស្រង់ខ្ពស់បំផុត។
Keyword Co-occurrence Analysis
ការវិភាគការកើតឡើងរួមគ្នានៃពាក្យគន្លឹះ
បង្ហាញយ៉ាងច្បាស់ពីការវិវត្តនៃប្រធានបទស្រាវជ្រាវ និងជួយព្យាករណ៍ពីទិសដៅស្រាវជ្រាវនាពេលអនាគត។ អាចផ្តល់លទ្ធផលមិនច្បាស់លាស់ ប្រសិនបើពាក្យគន្លឹះដែលមានន័យដូចគ្នា (Synonyms) មិនត្រូវបានសម្អាត និងចងក្រងជាក្រុមត្រឹមត្រូវមុនពេលវិភាគ។ រកឃើញចង្កោមប្រធានបទធំៗចំនួន៣ រួមមាន៖ ការអភិវឌ្ឍប្រកបដោយចីរភាព ការស្រាវជ្រាវផ្តោតលើមនុស្ស/អាកប្បកិរិយា និងអាកប្បកិរិយានៃការប្រើប្រាស់។
Co-authorship Network Analysis
ការវិភាគបណ្តាញសហនិពន្ធ
បង្ហាញពីផែនទីនៃកិច្ចសហប្រតិបត្តិការអន្តរជាតិ និងទំនាក់ទំនងរវាងស្ថាប័នស្រាវជ្រាវជុំវិញពិភពលោក។ បង្ហាញត្រឹមតែបរិមាណនៃកិច្ចសហការ ប៉ុន្តែមិនអាចវាស់ស្ទង់ពីគុណភាព ឬការបែងចែកភារកិច្ចលម្អិតរបស់អ្នកស្រាវជ្រាវម្នាក់ៗនោះទេ។ បង្ហាញថាសហរដ្ឋអាមេរិក ចិន និងឥណ្ឌា មានភាពជាដៃគូស្រាវជ្រាវយ៉ាងសកម្ម ដោយសាកលវិទ្យាល័យ Aarhus ជាស្ថាប័ននាំមុខគេ។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះផ្អែកលើការវិភាគទិន្នន័យគន្ថមិត្តិ ដែលទាមទារសិទ្ធិចូលប្រើប្រាស់មូលដ្ឋានទិន្នន័យស្រាវជ្រាវ និងកម្មវិធីកុំព្យូទ័រសម្រាប់ការបង្កើតផែនទីទិន្នន័យ។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ទិន្នន័យសម្រាប់ការសិក្សានេះត្រូវបានប្រមូលពីមូលដ្ឋានទិន្នន័យសកល ប៉ុន្តែការស្រាវជ្រាវភាគច្រើនប្រមូលផ្តុំនៅប្រទេសអភិវឌ្ឍន៍ដូចជាសហរដ្ឋអាមេរិក អាល្លឺម៉ង់ និងប្រទេសធំៗដូចជាចិននិងឥណ្ឌា។ មានការខ្វះខាតការស្រាវជ្រាវនៅតំបន់កំពុងអភិវឌ្ឍន៍ រួមទាំងអាស៊ីអាគ្នេយ៍និងកម្ពុជា។ ភាពលម្អៀងនេះមានសារៈសំខាន់ ព្រោះនៅប្រទេសលោកខាងលិច ការទិញអាហារសរីរាង្គច្រើនជំរុញដោយកត្តាបរិស្ថាន ចំណែកនៅកម្ពុជា ការទិញច្រើនតែជំរុញដោយក្ដីបារម្ភពីសុវត្ថិភាពចំណីអាហារ និងសារធាតុគីមីពុល។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

វិធីសាស្ត្រ និងរបកគំហើញពីការសិក្សានេះមានសារៈប្រយោជន៍ខ្លាំង សម្រាប់យកមកបន្សាំក្នុងការអភិវឌ្ឍគោលនយោបាយទីផ្សារ និងសិកម្មនៅកម្ពុជា។

ជារួម ការសិក្សានេះផ្តល់ជាក្របខ័ណ្ឌដ៏ល្អសម្រាប់ស្ថាប័នកម្ពុជា ក្នុងការរៀបចំយុទ្ធសាស្ត្រទីផ្សារ និងគោលនយោបាយជំរុញវិស័យកសិកម្មសរីរាង្គឱ្យស្របតាមនិន្នាការសកលនិងអាកប្បកិរិយាជាក់ស្តែង។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

  1. សិក្សាពីកម្មវិធីវិភាគទិន្នន័យ: និស្សិតត្រូវរៀនពីរបៀបដំឡើង និងប្រើប្រាស់កម្មវិធី VOSviewerBibliometrix (R package) តាមរយៈមេរៀនបង្រៀនលើ YouTube ឬឯកសារណែនាំផ្លូវការ ដើម្បីអាចបង្កើតផែនទីទិន្នន័យគន្ថមិត្តិបានដោយខ្លួនឯង។
  2. កំណត់សំណួរស្រាវជ្រាវក្នុងបរិបទកម្ពុជា: រៀបចំសំណួរស្រាវជ្រាវដោយផ្តោតលើភាពខុសគ្នានៃកត្តាជំរុញការទិញអាហារសរីរាង្គ (ឧទាហរណ៍៖ សុវត្ថិភាពចំណីអាហារ ធៀបនឹង បរិស្ថាន) និងឧបសគ្គតម្លៃនៅក្នុងតំបន់អាស៊ីអាគ្នេយ៍។
  3. ប្រមូល និងសម្អាតទិន្នន័យ: ប្រើប្រាស់គណនីសាកលវិទ្យាល័យ ឬស្ថាប័ន ដើម្បីចូលទៅទាញយកទិន្នន័យពី Scopus ឬផ្ទេរមកប្រើ Dimensions ដែលឥតគិតថ្លៃ។ ធ្វើការទាញយកទិន្នន័យ (Metadata) ហើយសម្អាតពាក្យគន្លឹះដែលត្រួតស៊ីគ្នា។
  4. ដំណើរការវិភាគអត្រាដកស្រង់ និងបណ្តាញ: បញ្ជូលទិន្នន័យទៅក្នុង VOSviewer ដើម្បីវិភាគរកអ្នកនិពន្ធកំពូល ស្ថាប័ននាំមុខ និងបង្កើតបណ្តាញទំនាក់ទំនងនៃពាក្យគន្លឹះ (Keyword Co-occurrence Network) រួចទាញយកជារូបភាពប្រកបដោយគុណភាព។
  5. សរសេររបាយការណ៍បកស្រាយលទ្ធផល: សរសេររបាយការណ៍ស្រាវជ្រាវ ដោយប្រៀបធៀបរបកគំហើញរបស់អ្នក ទៅនឹងអត្ថបទអន្តរជាតិ ដើម្បីចង្អុលបង្ហាញពីគម្លាតនៃការស្រាវជ្រាវ និងផ្តល់អនុសាសន៍ជាក់ស្តែងដល់ស្ថាប័នអភិវឌ្ឍន៍កសិកម្មនៅកម្ពុជា។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Bibliometric Analysis (ការវិភាគគន្ថមិត្តិ / ការវិភាគទិន្នន័យឯកសារ) វិធីសាស្រ្តបរិមាណដែលប្រើប្រាស់ទិន្នន័យស្ថិតិដើម្បីវិភាគនិងតាមដាននិន្នាការនៃការបោះពុម្ពផ្សាយ ការដកស្រង់ បណ្តាញទំនាក់ទំនង និងឥទ្ធិពលនៃការស្រាវជ្រាវក្នុងវិស័យណាមួយ។ ដូចជាការធ្វើជំរឿនប្រជាជន តែនេះគឺជាការធ្វើជំរឿនលើសៀវភៅ ឬអត្ថបទស្រាវជ្រាវ ដើម្បីមើលថាប្រធានបទណាគេកំពុងពេញនិយមសរសេរជាងគេ។
Theory of Planned Behavior (TPB) (ទ្រឹស្តីអាកប្បកិរិយាដែលបានគ្រោងទុក) ទ្រឹស្តីផ្លូវចិត្តដែលពន្យល់ថា អាកប្បកិរិយារបស់មនុស្សម្នាក់ (ដូចជាការសម្រេចចិត្តទិញអាហារសរីរាង្គ) ត្រូវបានកំណត់ដោយចេតនារបស់ពួកគេ ដែលរងឥទ្ធិពលពីអាកប្បកិរិយាផ្ទាល់ខ្លួន បទដ្ឋានសង្គមជុំវិញខ្លួន និងការយល់ឃើញពីលទ្ធភាពរបស់ខ្លួនឯង (ដូចជាលុយកាក់)។ ដូចជាមុននឹងសម្រេចចិត្តទិញទូរស័ព្ទថ្មី យើងគិតពីចំណង់ចំណូលចិត្តខ្លួនឯង មើលថាមិត្តភក្តិប្រើម៉ាកអ្វី និងគិតថាតើខ្លួនឯងមានលុយគ្រប់គ្រាន់ទិញឬអត់។
Stimulus-Organism-Response (SOR) framework (ក្របខ័ណ្ឌ ជំរុញ-យន្តការ-ឆ្លើយតប) ទ្រឹស្តីដែលពន្យល់ពីរបៀបដែលកត្តាជំរុញពីបរិយាកាសខាងក្រៅ (ឧទាហរណ៍៖ ការរចនាទីផ្សារ ឬការផ្សាយពាណិជ្ជកម្ម) ប៉ះពាល់ដល់អារម្មណ៍ឬការគិតខាងក្នុងរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ ដែលឈានទៅដល់ការសម្រេចចិត្តធ្វើសកម្មភាពអ្វីមួយ (ការទិញ)។ ដូចជាពេលយើងឃើញផ្ទាំងប៉ាណូផ្សាយពាណិជ្ជកម្មអាហារគួរឱ្យចង់ញ៉ាំ (កត្តាជំរុញ) ធ្វើឱ្យយើងស្រក់ទឹកមាត់និងឃ្លាន (យន្តការក្នុងខ្លួន) រួចក៏សម្រេចចិត្តចូលហាងទិញញ៉ាំ (ការឆ្លើយតប)។
H-index (សន្ទស្សន៍ H) រង្វាស់ដែលវាស់ស្ទង់ទាំងផលិតភាព (ចំនួនអត្ថបទដែលបានបោះពុម្ព) និងឥទ្ធិពលនៃការដកស្រង់ (ចំនួនដងដែលគេយកទៅយោង) របស់អ្នកនិពន្ធ ទស្សនាវដ្តី ឬស្ថាប័នស្រាវជ្រាវណាមួយ ដើម្បីកំណត់ពីគុណភាពនិងកេរ្តិ៍ឈ្មោះរបស់ពួកគេ។ ដូចជាការវាយតម្លៃសិស្សពូកែដោយមើលមិនត្រឹមតែលើចំនួនលំហាត់ដែលគាត់ធ្វើបានច្រើនប៉ុណ្ណោះទេ តែថែមទាំងមើលថាមានមិត្តភក្តិប៉ុន្មាននាក់ដែលតែងតែមកចម្លង ឬសុំឱ្យគាត់បង្រៀន។
Keyword co-occurrences (ការកើតឡើងរួមគ្នានៃពាក្យគន្លឹះ) ការវិភាគដោយប្រើកម្មវិធីកុំព្យូទ័រដើម្បីរកមើលពាក្យគន្លឹះណាខ្លះ ដែលតែងតែត្រូវបានប្រើប្រាស់រួមគ្នាញឹកញាប់នៅក្នុងអត្ថបទស្រាវជ្រាវ ដើម្បីងាយស្រួលកំណត់ពីទំនាក់ទំនងនៃប្រធានបទធំៗក្នុងវិស័យនោះ។ ដូចជាការសង្កេតមើលថារាល់ពេលដែលមានពាក្យ "បាយ" តែងតែមានពាក្យ "ម្ហូប" នៅជិតនោះ ដែលបង្ហាញថាវាជារឿងដែលទាក់ទងគ្នាយ៉ាងជិតស្និទ្ធ។
Factor Analysis (ការវិភាគកត្តា) បច្ចេកទេសស្ថិតិដែលប្រើដើម្បីបង្រួមទិន្នន័យ ឬអថេរដែលមានចំនួនច្រើនសន្ធឹកសន្ធាប់ ឱ្យទៅជាក្រុម ឬកត្តាតូចៗមួយចំនួនដែលតំណាងឱ្យលក្ខណៈរួមរបស់ទិន្នន័យ ដើម្បីងាយស្រួលយល់ពីទំនាក់ទំនងនិងនិន្នាការ។ ដូចជាការរៀបចំទូខោអាវដែលរញ៉េរញ៉ៃ ដោយបែងចែកជាក្រុមៗដូចជា ក្រុមអាវយឺត ក្រុមខោខូវប៊យ និងក្រុមរ៉ូប ដើម្បីឱ្យងាយស្រួលរកនិងមើលឃើញពីប្រភេទសម្លៀកបំពាក់ច្បាស់លាស់។
Betweenness Centrality (មជ្ឈភាពនៃភាពជាស្ពានតភ្ជាប់) រង្វាស់នៅក្នុងការវិភាគបណ្តាញ (Network Analysis) ដែលបង្ហាញពីកម្រិតនៃភាពសំខាន់របស់អ្នកនិពន្ធ ឬឯកសារណាមួយ ក្នុងការដើរតួជាស្ពានតភ្ជាប់ទំនាក់ទំនងរវាងក្រុមអ្នកស្រាវជ្រាវឬប្រធានបទពីរផ្សេងគ្នាដែលមិនធ្លាប់ស្គាល់គ្នា។ ដូចជាអ្នកបកប្រែម្នាក់ដែលចេះទាំងភាសាខ្មែរនិងភាសាចិន គាត់គឺជាស្ពានតែមួយគត់ដែលជួយឱ្យជនជាតិខ្មែរនិងជនជាតិចិនអាចទំនាក់ទំនងគ្នាបាននៅក្នុងកម្មវិធីមួយ។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖