Masa: AI-Adaptive Mobile App for Sustainable Agriculture
Notice bibliographique
Résumé
Mobile applications have made significant positive contributions to our daily lives in recent years. They have greatly improved practices in critical sectors such as healthcare, education, and agriculture etc. The agricultural sector is under pressure to meet the ever-increasing food demand while needing to deal with lack of agricultural resources (such as water and soil) and climate change issues. There is also a need to figure out how to attract and involve young people in agriculture in order to replace aging farmers. These issues necessitate the development of new, sustainable agricultural solutions. This is the demand that Masa app is attempting to meet. This paper presents the design and implementation of an AI-adaptive mobile app for sustainable agriculture. The app is divided into two sections: the market section which creates a platform where buyers are able to connect with the farmers directly and the resource center section where the power of AI is used to give guidance to the farmers. It also has learning resources where new entrants into the Agric sector can have first-hand walk-through guides in the Agric field containing all the information they need to venture into farming any product of choice. This will help mitigate some of the challenges faced by people who are new or venturing into the agricultural sector thereby encouraging more people to enter agriculture hence its sustainability. Initial feedback on the application from researchers of human-computer interaction domain show the application's promise in closing the gap in farming knowledge among general people while highlighting some limitations and suggestion that can be considered for improving the application.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,008 |
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 ».