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Enregistrement W2784716343 · doi:10.1149/ma2018-01/26/1574

(Invited) Plant Wearable for Enhanced Agricultural Productivity

2018· article· en· W2784716343 sur OpenAlexaff
Joanna M. Nassar, Sherjeel M. Khan, Maha Nour, Amani Saleh Almuslem, Muhammad M. Hussain

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSmart Agriculture and AI
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigitizationWearable computerProductivityAgricultureAgricultural engineeringPopulationComputer scienceAgricultural productivityAnalyticsEnvironmental scienceEngineeringData scienceTelecommunicationsEcologyEconomicsEmbedded systemBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With increased global population, it is important to ensure their basic need: food. While eighty percent of the world's population depend on five agricultural products: rice, wheat, corn, barley, sugar cane, only in 20% areas they can be grown. Often, due to uncertain climatic condition, soil condition, excessive rain, and other natural uncertainties, the agricultural productivity is compromised and often not optimally controlled. Although, with digitization, this unfortunate situation is changing, due to high price, need for constant seamless connectivity and precision and fast data analytics, such digitization is not proliferating at the rate it is required. Finally, naturally most plants have different "skins", shapes, sizes and sensitivities. Here we show, low-cost, standalone, seamlessly connected plant wearable which can conform to sensitive plant sides and can monitor the surrounding micro-climate and plants botanical condition. We use heterogeneous integration of hybrid materials, devices and processes to achieve such ultra-light weight and low-cost disposable systems which potentially change our perspective about traditional ICs and their integration in our daily life. Figure 1

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil0,383

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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