Automation of Agricultural Machines: the farmers perspective
Notice bibliographique
Résumé
As world population increases every year, so does the demand for quality and affordable food. Mobile agricultural machines like tractors, planters, combines, and sprayers have played a major role in ensuring that there is adequate food for this growing population. As a result, these machines have undergone several modifications to increase their productivity and safety. Today’s farmers make use of current technology to perform various farm operations. Some of these technologies include GPS, autosteer, and variable rate technology. With the advancements made so far, efforts are still being made to further improve their efficiency and operability. Agricultural machine manufacturers/researchers are currently working toward full automation, meaning that these machines would neither have an operator in their cabin nor would they require human involvement to navigate and control their operations. But, is this what farmers desire? Is the farming community willing to fully embrace a driverless tractor, or do farmers prefer to remain in the operator’s seat? The goals of this study were to gain an understanding of farmers’ satisfaction regarding the various modifications that were made on previous/current agricultural machines and to determine the prevailing perception of farmers towards full automation of agricultural machines. To achieve these objectives, a survey was developed and distributed to practicing farmers and university agriculture students in Alberta, Manitoba, and Saskatchewan. Findings from the study provided valuable information that will foster decision making during future modification of agricultural machines. Likewise, it will help manufacturers design machines that focus on the needs of the farming community.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».