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Enregistrement W3021439795 · doi:10.24917/25438832.4.11

Measures to achieve a stable farming system in sustainable agriculture – a short review

2019· review· pl· W3021439795 sur OpenAlexaff
Mohamad Hesam Shahrajabian, Wenli Sun, Qi Cheng

Notice bibliographique

RevueAnnales Universitatis Paedagogicae Cracoviensis Studia Naturae · 2019
Typereview
Languepl
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgronomic Practices and Intercropping Systems
Établissements canadiensBiotechnology Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zrównoważony system rolny jest najlepszym sposobem na zaspokojenie potrzeb dzisiejszych i przyszłych pokoleń. W systemie tym wielkość plonu wzrasta wraz z zastosowaniem upraw międzyrzędowych, poprzez wyższy współczynnik wzrostu roślin, redukcję nasion chwastów, ograniczenie ilości szkodników i chorób oraz bardziej efektywne wykorzystanie zasobów. Uprawa międzyrzędowa jest jednym z najważniejszych sposobów zwiększenia różnorodności w ekosystemie rolniczym. Systemy międzyplonowe mogą być bardziej stabilnymi systemami praktyk rolniczych niż uprawy monokulturowe. Najważniejszymi zaletami uprawy międzyrzędowej są: zwiększenie produkcji rolnej i większe wykorzystanie zasobów środowiska. Zintegrowane stosowanie nawozów syntetycznych i organicznych może również prowadzić do rozwoju zrównoważonej produkcji roślinnej. Metoda ta poprawia wydajność działania nawozów chemicznych i jednocześnie ogranicza ich stosowanie. Zielony nawóz z roślin strączkowych, takich jak: koniczyna, lucerna i inne, które są bogatym źródłem azotu uwalnianego w glebie, jest w stanie zmniejszyć znacząco zapotrzebowanie na azot syntetyczny. Tego rodzaju biologiczne wiązanie azotu odgrywa bardzo ważną rolę w zrównoważonych systemach rolniczych. W zrównoważonym systemie rolnym nawozy, odchody zwierzęce i rośliny uprawne oraz chwasty są ważnymi parametrami dla zapewnienia stabilnej produkcji żywności.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,672
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,236 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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