Analysis of Coupling the Pesticide Use Reduction with Environmental Policy for Agricultural Sustainability in Taiwan
Notice bibliographique
Résumé
As Taiwan has a dense population and only limited natural resources, the government began actively establishing a Taiwan’s sustainable development indicators (TSDI) system in 2003 to evaluate the progress towards sustainability. Commonly used pesticides could pose a risk of causing adverse effects to food sanitation, human health and the environment. Thus, the pesticide usage rate per hectare of farmland and the area of organic cultivation have been selected as agricultural sustainability indicators. The objective of this paper was to describe an analysis of current status of pesticide use and regulatory policy for environmental sustainability in Taiwan. Furthermore, it can be connected with the regulatory infrastructure, which has been established by the joint-venture of the central competent authorities (i.e., Council of Agriculture, Environmental Protection Administration, Department of Health, Ministry of Economic Affairs, and Council of Labor Affairs) for controlling and/or preventing pesticide distribution in the environment. The significant progress is that the residual pesticides have notably declined in the past decade, which was in parallel with the pesticide usage rate decreased and organic farming area increased. For example, total area of organically certified cropping in Taiwan has been increased from 900 hectares (ha) in 2001 to about 4,500 ha in 2010. Finally, some recommendations for the pollution prevention and toxicity reduction of pesticide use were also addressed to progress towards a sustainable agriculture in Taiwan.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,003 | 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 ».