Commercial Opportunities and Market Demand for Nanotechnologies in Agribusiness Sector
Notice bibliographique
Résumé
Agribusiness is projected to be a $ 2.9 trillion USD industry in global investment by 2030 (World Bank 2013).Nanotechnology is poised to impact dramatically on all sectors of agribusiness industry in the next 10 years.Nanotechnology could be used to enhance the possibilities of developing conventional and stranded agribusiness resources.Nanotechnology can make the industry considerably greener and competitive, with its current growth rate of 25% (US$ 1.08billion) annually.The opportunity for application of nanotechnology in agricul¬ture is prodigious.Nanotechnology, focusing on special properties of materials emerging from nanometric size has the potential to revolutionize the agricultural and food sectors, biomedicine, environmental engineering, safety and security, water resources, energy conversion, and numerous other areas.It is well recognized that adoption of new technology is crucial in accu-mulation of global wealth and market value which now stand at US$ 1.09 trillion in estimated value.Nanotechnology has emerged as a technological advancement that could develop and transform the entire agri-food sector, with the potential to increase agricultural productivity, food security and economic growth for industries by atleast 30% (Aver.US$0.9 trillion).This review set out to address the implications of nanotechnology for the agri-food industry by examining the potential benefits, risks and opportunities.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,003 |
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 ».