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Enregistrement W2201432439

Cashew Research in India: Achievements and Strategies

2014· article· en· W2201432439 sur OpenAlexaboutno aff
Pushpendra Saroj, T. R. Rupa

Notice bibliographique

RevueProgressive Horticulture · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGinkgo biloba and Cashew Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLakhAnacardiumTamilGeographyProductivitySocioeconomicsNon-invasive ventilationAgroforestryAgricultureBiologyEconomic growthHorticultureArchaeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cashew tree (Anacardium occidentale L.), though native of Brazil, has acclimatized well in India. Cashew was introduced to India by Portuguese travellers during 16th Century for afforestation and soil conservation purpose. In India, cashew is grown along the coastal regions mainly in Maharashtra, Goa, Karnataka and Kerala in the West Coast and Tamil Nadu, Andhra Pradesh, Odisha and West Bengal in the east coast. With the establishment of All India Co-ordinated Research Project on Cashew, Its cultivation has also been extended in non-traditional areas such as Bastar region of Chhattisgarh and Kolar (Plains) region of Karnataka, Gujarat, Jharkhand and in NEH region. India is the first country in the world to exploit the international trade of cashew kernels in the early part of 20th Century. India exports 1.312 lakh tonnes of cashew kernels per annum to over 65 countries and is a leading trader for over a century. The major countries that import Indian cashew are United States of America, Netherlands, United Kingdom, United Arab Emirates, Japan, France, Saudi Arabia, Spain, Russia, Germany, Canada and Greece. Globally, India's share in the cashew area and production is 20 per cent and 16 per cent, respectively. During the year 2012–13, total production of cashew in the country was 7.28 lakh tonnes from 9.82 lakh ha of land with a productivity of 772 kg/ha. The productivity is almost standstill over the few years. This needs introspection to identify the gaps and sharpen our approaches to meet the needs of future.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil0,295

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,354 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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