Planting seeds for the future of food
Notice bibliographique
Résumé
The health and wellbeing of future generations will depend on humankind's ability to deliver sufficient nutritious food to a world population in excess of 9 billion. Feeding this many people by 2050 will require science-based solutions that address sustainable agricultural productivity and enable healthful dietary patterns in a more globally equitable way. This topic was the focus of a multi-disciplinary international conference hosted by Nestlé in June 2015, and provides the inspiration for the present article. The conference brought together a diverse range of expertise and organisations from the developing and industrialised world, all with a common interest in safeguarding the future of food. This article provides a snapshot of three of the recurring topics that were discussed during this conference: soil health, plant science and the future of farming practice. Crop plants and their cultivation are the fundamental building blocks for a food secure world. Whether these are grown for food or feed for livestock, they are the foundation of food and nutrient security. Many of the challenges for the future of food will be faced where the crops are grown: on the farm. Farmers need to plant the right crops and create the right conditions to maximise productivity (yield) and quality (e.g. nutritional content), whilst maintaining the environment, and earning a living. New advances in science and technology can provide the tools and know-how that will, together with a more entrepreneurial approach, help farmers to meet the inexorable demand for the sustainable production of nutritious foods for future generations.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».