The Potential Reflections of National Agricultural Research on the Solution of Global Agricultural Issues
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Global warming and water availability, loss of biodiversity, impacts of climate changes on agriculture, environmental pollution, food security and safety and renewable energy are worldwide problems affecting agricultural sustainability. In this respect, food safety, climate change, system management and risk management are becoming hot topics in agriculture. Increasing productivity and creating economies of scale, intensive technology and renewable energy use, establishing regional agro-industrial ecologies of life cycle assessment, networking marketing and trade and reducing risk are some proposed solutions. International organizations have been focusing on national and international research projects in order to determine global problems in agricultural sustainability and to diversify proposed solutions. Unfortunately, databases of research projects in the world are not connected for data, data mining, and big data processing purposes yet. Moreover, basic research, applied research, and experimental development do not complement each other. Projects are funded by national scientific and technological research councils. Due to the fact that project final reports and results are mainly published in native languages, such material cannot be utilized for the benefit of global issues. The objective of this study is to examine final reports of some national projects results of Turkey in order to understood well whether they are valuable to translate for international uses or not. We recommend that international organizations; such as OECD, FAO, etc. should collaborate on translating project final reports into English, which would be helpful in coping with global agricultural problems. Long-term surveys in agriculture should also be conducted by all nations to understand agricultural changes and technological development.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle