A Survey on Energy Use in Agricultural Irrigation and Determination of Saving Measures in Sanliurfa, Diyarbakir and Mardin Provinces in Turkey
Notice bibliographique
Résumé
The main objective of this study is to determine the necessary measures to reduce energy consumption and save energy in agricultural irrigation in the Southeastern Anatolia Region of Turkey. The primary data of the survey study consists of the primary data collected through face-to-face surveys with producers in Sanliurfa, Diyarbakir and Mardin provinces. In the survey, the number of questionnaires to be applied to the producers was determined as 300 in total and the farms to be surveyed were determined by using stratified random sampling method. Flood and furrow irrigation methods are commonly used (62%) in the region. About a quarter of the farmers apply sprinkler irrigation. Nearly four-fifths (78%) of the farmers in the region report that there is a loss-leakage in the irrigation system. A very high proportion (95%) of the farmers in the region apply non-pressure irrigation, and approximately three-quarters (76%) report that they do not know whether the pumps and irrigation systems used are working at the recommended flow and pressure. Almost all of the farmers in the region (98%) do not use solar energy systems. A very high proportion (94%) of regional farmers does not use engine drivers in pumps. The responses of the farmers to the survey questions were interpreted and discussed and suggestions were developed based on the responses of the farmers to the survey questions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».