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Enregistrement W4361189739 · doi:10.1016/j.farsys.2023.100005

Role of organic farming for achieving sustainability in agriculture

2023· article· en· W4361189739 sur OpenAlexaff
Ashoka Gamage, Ruchira Gangahagedara, Jeewan Gamage, Nepali Jayasinghe, Nathasha Kodikara, Piumali Suraweera, Othmane Merah

Notice bibliographique

RevueFarming System · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueOrganic Food and Agriculture
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesUniversity of PeradeniyaUniversity of Tsukuba
Mots-clésAgricultureSustainabilityEcological farmingOrganic farmingIntegrated farmingBusinessSustainable agricultureProductivityNatural resource economicsEnvironmental impact of agricultureMixed farmingAgroforestryEnvironmental scienceGeographyEconomicsEcologyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agriculture and farming have a long history. Agriculture is the main economic structure for many developed and developing countries. The modern agricultural practices affect the environment namely nutrient cycle, soil erosion, carbon sequestration, and many other ecological patterns. Organic farming is influential practice to minimize the environmental and ecological impact of sustainable development. Usage of more organic matters in agricultural practices can reduce the adverse effects on the environment by keep saving its natural cycles on recovery process and organic farming may enhance the food quality too. The organic farming may largely exclude the usage of chemical fertilizers, pesticides, growth hormones and feed additives of livestock activities. A combination of organic farming and new technologies is of utmost importance to reduce the limitations and challenges of organic farming. The innovative methods and new approaches making new trends toward sustainability farming system and enhances the agricultural productivity, and quality of life of many farmers in an environmentally friendly way. In other words, organic farming mirrors the sustainability concepts of Global Agriculture.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,196 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations559
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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