Farming Reimagined: A case study of autonomous farm equipment and creating an innovation opportunity space for broadacre smart farming
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As agriculture meets digital technologies, a new frontier of innovation is emerging and creating multiple pathways to a smart farming future. This paper presents a case study of a smart farming innovation originating from a small-to-medium sized enterprise (SME) that designs and manufactures machinery used in broadacre, conservation tillage farming. The innovation, known as DOT™, is an entrepreneur's response to problems in the agriculture industry. Applying the innovation opportunity space (IOS) conceptual framework, this study identified the process of innovation was based on synthesis of tacit knowledge (experience-based knowledge of farming and agribusiness) and codified knowledge (drawing on computer programming). The innovation offers a solution for farming problems, and other firms are incorporating the autonomous functionality into their short-line manufacturing operations through licensing agreements, and early farmer adoption is positive. However, this smart farming IOS is presently an Unstable IOS and there remain some gaps: public policy for safe deployment of autonomous agriculture vehicles is lagging behind the invention and commercialization; the new business models for manufacture and commercialization of high-tech equipment are just emerging, and data ownership and control remain unresolved; and evidence of the value of smart farming technologies to farmers and the larger social system and biosphere remains scant.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle