MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4366978959 · doi:10.1109/icscds56580.2023.10104838

Green WorkLine-An AI based Assistant for Self-Farming

2023· article· en· W4366978959 sur OpenAlexaff
B Swathi, Hs Mohan, B Srujan Reddy, Veerabhadrappa Sandeep, T Vigneshwara, Gaurav Vishnu Jadhav

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Supply Chain Traceability
Établissements canadiensHorizon College and Seminary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureComputer scienceArchaeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The primary source of income and the driver of GDP growth in many nations is agriculture. In earlier times, the majority of agricultural areas were cultivated using cow dung as fertiliser to increase output. But at this time, we must raise the need for food because of the world’s expanding population. As was previously mentioned, in earlier times there were fewer problems in the fields and a smaller population, which meant that there was enough food for everyone. In the present, however, there is an increase in population and numerous issues with agricultural farms, including the sale of farmland, disease, pests, and other issues. By 2025, the Indian population is expected to increase by leaps and bounds, while agricultural land will only increase by 4%, according to the Census of India. As a result, this paper describes a website called “GreenWorkLine”, which will assist farmers by educating them and enabling them to practise effective farming. And assist farmers which crop is to be cultivated for particular weather, soil and water conditions, which will increase the rate of sales.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,532
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetFood Supply Chain TraceabilityTravaux en français237 207