Advances and Challenges for Nutrient Management in China in the 21st Century
Notice bibliographique
Résumé
Managing agricultural nutrients to provide a safe and secure food supply while protecting the environment remains one of the great challenges for the 21st century. The fourth International Nutrient Management Symposium (INMS), held in 2011 at the University of Delaware, addressed these issues via presentations, panel sessions, and field tours focused on latest technologies and policies available to increase nutrient use efficiency. Participants from the United States, Europe, Canada, and China discussed global trends and challenges, balancing food security and the environment in countries with struggling and emerging economics, nutrient management and transport at the catchment scale, new technologies for managing fertilizer and manure nutrients, and adaptive nutrient management practices for farm to watershed scales. A particular area of interest at the fourth INMS was nutrient management progress and challenges in China over the past 40 years. China's food security challenges and rapidly growing economy have led to major advances in agricultural production systems but also created severe nutrient pollution problems. This special collection of papers from the fourth INMS gives an overview of the remarkable progress China has made in nutrient management and highlights major challenges and changes in agri-environmental policies and practices needed today. Lessons learned in China are of value to both developing and developed countries facing the common task of providing adequate food for an expanding world population, while protecting air and water quality and restoring damaged ecosystems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».