Agricultural Mechanization Status for Some Crops in Irrigated Sector in River Nile State, Sudan
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural mechanization and it is impact on agricultural productivity was studied by many authors in different areas in the world. Irrigated agriculture in the Sudan, have played a significant role in expanding agricultural mechanization, and the major mechanized operation is the land preparation, operations such as planting, spraying, fertilizer application, mechanical weeding and harvesting are still largely carried out manually. A baseline survey on mechanization status was implemented in River Nile State, focuses on mechanization status for production of wheat as strategic crop, legumes as food crops, onion and alfalfa as cash crops in smallholder farms. The analysis of respondents answers show that tillage operation has the high percent (90.5-93.3%) of mechanical power among other operations for production of the selected crops, where wheat has considerable percent of using mechanical power in sowing and harvesting operations compare to the three rest crops. For legumes and alfalfa broadcasting of seeds for sowing and cutting and binding at harvest operations, still manual activity prevailing, where for onion transplanting are 100% carried out manually.The mechanization level range between 0.2-0.58, which reflect the less number of tractors to the cultivated areas in the state. Concerning the mechanization index as the ratio of mechanical power to the total power input in term of MJ/ha for each crop range from 0.03- 0.07, shows that manual and animal power still exerted to produce such crops.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».