Clean Cane Production Techniques and Environmental Sustainablility: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Given the importance of sugar to humanity, clean cane production has become a source of concern for both academic and producers alike. Focusing on the largest producing and exporting countries of processed and refined sugarcane is the most appropriate means of understanding the concepts evolving around clean cane production. Climate change has not directly reduced the quantity of clean cane produced due to an increase in use of chemical products in farming for sugar cane, but has negatively affected the quality of output. Disease prevalence in harvested cane as well as high soil erosion from global warming have been key elements of the sudden decline in quality cane harvesting and processing. This decline in quality has not only reduce the amount of revenue accruable to farmers but with the consequence of future production prospect if improperly addressed. This study carried out a desk research methodology to review extant literature to identify contemporary issues that needs to be urgently researched on. While a number of issues were uncovered by this study, it was found that scientific experiments and mathematical models enhance theoretical facts on successful and disease free clean cane production methods. But due to the practicability exceptions and the inherent limitations in outcomes of experiments, the research stresses on the importance of field work through observations before theoretical assessments on the findings and the causes of disease prevalence and quality decline in output. This is hoped will sanitize the cane production process and output for the present and 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».