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Enregistrement W2935688021 · doi:10.7451/cbe.2018.60.2.19

Remote supervision of autonomous agricultural sprayers: The farmer’s perspective

2018· article· en· W2935688021 sur OpenAlexaffvenue
Uduak Edit, Eric Hawley, Danny Mann

Notice bibliographique

RevueCanadian Biosystems Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSmart Agriculture and AI
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)BusinessAgricultureAgricultural machineryAgricultural engineeringAgroforestryEnvironmental scienceGeographyEngineeringComputer scienceArchaeologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The autonomous agricultural machine may soon be a reality.For it to be commercially viable, designers must also consider the design of the interface that will be used to remotely supervise the operation of the autonomous machine.Before the interface can be designed, however, it is necessary to understand the information required by the individual supervising the machine from a remote location Hence, the goal of this study was to determine the expectations of farmers regarding autonomous agricultural machines (specifically, an autonomous sprayer), and to determine the essential information that should be provided on the interface to enable the farmer to supervise the operation of an autonomous sprayer remotely.A questionnaire was developed and distributed to farmers and agriculture students attending western Canadian universities.In a follow-up study, experienced, operators were then asked to rank each parameter that was recommended from the survey using a five-point Likert scale.Findings indicated that sprayer operators are willing to accept an autonomous sprayer.However, to increase the ease of adoption, certain conditions need to be met.Parameters and features that were recommended varied in their level of importance and frequency of usage.These results will help designers minimize the chance of overcrowding the interface with irrelevant information.It will also assist designers with organization of information based on the needs of the farmer and in a way that will increase the situation awareness of the farmer.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,170 · 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'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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