Closed-loop agriculture systems meta-research using text mining
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
The growing global population and climate change threaten the availability of many critical resources, and have been directly impacting the food and agriculture sector. Therefore, new cultivation technologies must be rapidly developed and implemented to secure the world's future food needs. Closed-loop greenhouse agriculture systems provide an opportunity to decrease resource reliance and increase crop yield. Greenhouses provide versatility in what can be grown and the resources required to function. Greenhouses can become highly efficient and resilient through the application of a closed-loop systems approach that prioritizes repurposing, reusing, and recirculating resources. Here, we employ a text mining approach to research the available research (meta-research) and publications within the area of closed-loop systems in greenhouses. This meta-research provides a clearer definition of the term “closed-loop system” within the context of greenhouses, as the term was previously vaguely defined. Using this meta-research approach, we identify six major existing research topic areas in closed-loop agriculture systems, which include: models and controls; food waste; nutrient systems; growing media; heating; and energy. Furthermore, we identify four areas that require further urgent work, which include the establishment of better connection between academic research to industry applications; clearer criteria surrounding growing media selection; critical operational requirements of a closed-loop system; and the functionality and synergy between the many modules that comprise a closed-loop greenhouse systems.
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.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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