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Enregistrement W2768556435 · doi:10.3220/rep1510907717000

Innovative Research for Organic 3.0 : Volume 2, Proceedings of the Scientific Track at the Organic World Congress 2017 ; November 9-11 in Delhi, India

2017· article· en· W2768556435 sur OpenAlexfundno aff
Gerold Rahmann, Christian Andrès, Reza Ardakani, H.B. Babalad, N. Devakumar, S.L. Goel, Victor Olowe, N. Ravisankar, Jiwan Prakash Saini, Gabriela Soto, Helga Willer

Notice bibliographique

RevueOrganic Eprints (International Centre for Research in Organic Food Systems, and Research Institute of Organic Agriculture) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilForschungsinstitut für biologischen LandbauEkhagastiftelsenFondation Daniel et Nina CarassoEuropean Agricultural Fund for Rural DevelopmentBundesministerium für Ernährung und LandwirtschaftStiftung MercatorSeventh Framework ProgrammeInstitut National de la Recherche AgronomiqueBangladesh Agricultural Research InstituteMinistero delle Politiche Agricole Alimentari e ForestaliEuropean CommissionSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungInternational Development Research CentreNational Science FoundationRégion Occitanie Pyrénées-MéditerranéeGovernment of CanadaAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésFood systemsAgricultureFood processingBusinessOrganic farmingNatural resource economicsPopulationAgricultural economicsFood securityEnvironmental resource managementEnvironmental scienceGeographyEconomicsEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Organic farming already meets multiple sustainability goals, and factors limiting its mainstreaming are social rather than technical. What is the next step for organic farming? To date, both organic and industrial agriculture have been based on the particle-matter approach within the disciplines of chemistry and biology. This review paper argues that the logical next step is to embrace Quantum-Based Agriculture (QBA) that draws from the theories and concepts of quantum physics and biology and takes a wave-based approach. The paper outlines how modern medicine, and many of our communication technologies, already apply quantum science, it explains the nature of QBA, its potential, and how commercial agricultural projects in the EU are already integrating quantum theories. Finally the paper notes that QBA is not new; it also may explain the mechanisms by which indigenous and Biodynamic farming practices work

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,183
Score d'incertitude au seuil0,614

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0110,006
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1830,069

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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