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Enregistrement W4229073222 · doi:10.5539/sar.v11n2p58

Sustainable Agroforestry Crop Rotation System for the Tropics: A Theoretical Exposition

2022· article· en· W4229073222 sur OpenAlexvenueno aff
Sir Anthony Wakwe Lawrence

Notice bibliographique

RevueSustainable Agriculture Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Rural Development Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgroforestryArable landCrop rotationEnvironmental scienceLand degradationProductivityLand useShifting cultivationAgronomyGeographyCropAgricultureForestryEconomicsEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Population pressure is the key reason that has been reducing the duration of fallow in shifting cultivation. In many places, it has changed to bush fallow and subsequently is going towards the need to use available arable lands continuously. As a result, soil productivity is declining since long fallow is required for its regeneration after land is planted for a few years. An agroforestry tree crop/arable crop rotation system was proposed to mimic the natural fallow system and improve nutrient recycling through litter drops, which will improve soil organic matter. As soil organic matter improves the soil structure in addition to the ability of the soil to retain nutrients and water, the land becomes suitable for continuous crop production with appropriate fertilization regimes. The proposed tree crop/arable crop rotation will therefore result in continuous generation of income from harvestable produce in the rotation system year in year out. The paper, equally elucidated on other benefits of rotating tree crops with arable crops on the same land towards achieving maximum land productivity and obtaining benefits from the land without subjecting the land to the traditional fallowing system. This intervention will reduce abject poverty (SDG1), reduce acute hunger (SDG2), promote sustainable economic activities and growth, increase employment and decent work (SDG8) and promote sustainable industrialization and foster innovation (SDG9). The paper also identified the challenges associated with this type of rotation system and proffered suggestions on how to ameliorate such challenges.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,812
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0080,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,257 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2022
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