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Enregistrement W2005780746 · doi:10.5539/jas.v5n11p181

Impact of Air Pollution on Maize Production in the Sasolburg Area, South Africa

2013· article· en· W2005780746 sur OpenAlexvenueno aff
Phokele Maponya, Isaac Tebogo Rampedi

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant responses to elevated CO2
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPollutionProduction (economics)Yield (engineering)Environmental scienceAir pollutionAir quality indexGeographyEnvironmental protectionAgronomyAgricultural economicsMeteorologyBiologyEcologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previous studies have shown that air pollution has an effect on maize production and can also influence yield. Since the pollution load at Sasolburg exceeds certain air quality standards, it is identified as a ‘hot spot’ and is therefore a perfect region to conduct studies regarding the impact of air pollution on maize production. The Northern Free State region is well known for its high maize production and residents of towns up to 50 km away from Sasolburg indicated that they can smell the fumes of the Sasolburg industries. This study included status of maize production over the past 5 years by visiting farmers every 25 km from Sasolburg, for 100 km. Thus, 4 sampling points of 25 km intervals have been visited. Farmers were asked to fill in questionnaires and provide information related to air pollution and maize production. This was done in three different directions from Sasolburg. It is expected that maize yield near Sasolburg will be less than yield far from Sasolburg if pollution influence maize production. Average maize production by the Free State province as well as individual farmers, and other published and unpublished data which were used, concluded that maize production is in fact, influenced by the air pollution from Sasolburg, low income residents burning coal and other substances in the Sasolburg region. The research also indicated that new technology and techniques make it possible for farmers to maximize maize yield and still, year by year, increase the maize production on their farms. South Africa is able to adapt and work around the air pollution problem, but will enter a downwards maize production curve when the original pollution problem is not addressed. It is therefore recommended that the problem of air pollution in the Sasolburg region be solved, rather than adapting to the circumstances with new agricultural technologies. This study has contributed to maize production, air pollution influences on maize yield and farmer awareness in the Sasolburg region and nearby towns.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,112

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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