Agriculture-Food Supply Chain Management Based on Blockchain and IoT: A Narrative on Enterprise Blockchain Interoperability
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
Modern-day agriculture supply chains have evolved from sovereign and autonomous local stakeholders to a worldwide interconnected system of multiple participants linked by complicated interactions, impacting the production, processing, transportation, and delivery of food to end consumers. Regular instances of fraudulent acts reveal a lack of openness in agriculture supply chains, raising worries about financial losses, eroding customer trust, and lowering corporate brand value. To develop an efficient and reliable trading environment, several fundamental modifications in the present supply chain architecture are required. There is broad consensus that blockchain can improve transparency in agriculture-food supply chains (agri-food SCs). Consumers now demand safe, sustainable, and equitable food production processes, and businesses are using blockchains and the internet of things to meet these needs. For enhanced responsiveness in agri-food SCs, new concepts have evolved that combine blockchains with various Industry 5.0 technologies (e.g., blockchain technology, big data, internet of things (IoT), radio frequency identification (RFID), near field communication (NFC), etc.). It is critical to cut through the hype and examine the technology’s limits, which might stymie its acceptance, implementation, and scalability in agri-food supply chains. This study presents Agri-SCM-BIoT (Agriculture Supply Chain Management using Blockchain and Internet of things) architecture to address the storage and scalability optimization, interoperability, security and privacy issues security, and privacy of personal data along with storage concerns with present single-chain agriculture supply chain systems. We also discussed the classification of security threats with IoT infrastructure and possible available blockchain-based defense mechanisms. Finally, we discussed the features of the proposed supply chain architecture, followed by a conclusion and future work.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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