Sustainable Intensification of Global Agronomic Output
Notice bibliographique
Résumé
Agribusinesses are investigating sustainable ways to meet the predicted increased demand for food production due to an increasing world population and higher living standards. Therefore, there is a strong need to increase agronomic output. This paper will review the current state of agricultural production of the main annual top-five staple grain crops grown around the world, their current yields and harvested area averages and trends. It concludes with a discussion of which changes are needed to increase the yield in lower yielding areas of the world. Finally, there is an assessment of what level of yield increases that could be attained provided the proposed changes are made and its predicted impact on food security by 2050.The current yield trends and trends for harvested area, when extrapolated out to 2050, indicate crop production will increase 106%. This includes an expansion of the total crop production area by 31%. This increase of cropping area can be achieved by increased utilization of available, uncropped land suitable for crop production, increased double cropping, and relay intercropping, allowing for multiple crops in a calendar year.In order to double crop production by 2050, it is necessary to focus on growing crops where the conditions make it possible, adopt the best sustainable crop production practices and implement them as intensively as possible everywhere, and consider improved crop production machine system options to reduce risk of soil compaction, which can reduce crop yields.With proposed changes across the world, it will be possible to exceed a doubling of food production by 2050 relative to 2005 levels, providing a reasonable high level of food security, absent wars and widespread natural disasters.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».