MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4378419832 · doi:10.5958/2582-2527.2023.00001.5

Climate resilient and sustainable development of horticulture - Options and opportunities - A review

2023· review· en· W4378419832 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Innovative Horticulture · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainable Agricultural Systems Analysis
Établissements canadiensOntario Confederation of University Faculty Associations
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainable developmentClimate changeNatural resource economicsEnvironmental scienceBusinessEnvironmental planningAgroforestryEconomicsBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climatic changes and increasing climatic variability are likely to aggravate the problem of future food security by exerting pressure on agriculture. However, there are lot of uncertainties about the assessment of impact, adaptation and mitigation of climate change in agriculture. For the past some decades, the gaseous composition of earth's atmosphere is undergoing a significant change, largely through increased emissions from energy, industry and agriculture sectors; widespread deforestation as well as fast changes in land use and land management practices. These anthropogenic activities are resulting in an increased emission of radiatively active gases, viz. carbon dioxide ((CO2)), methane (CH4) and nitrous oxide (N2O), popularly known as the ‘greenhouse gases’ (GHGs). The global mean annual temperature at the end of the 20th century, as a result of GHG accumulation in the atmosphere, has increased by 0.4–0.7ºC above that recorded at the end of the 19th century. The Inter-Governmental Panel on Climate Change has projected the temperature increase to be between 1.1°C and 6.4°C by the end of the 21st Century (IPCC, 2007). The global warming is expected to lead to other regional and global changes in the climate-related parameters such as rainfall, soil moisture, and sea level. India responded to the challenge by reorganizing research and undertaking agricultural activities, creation of institutions, price support mechanism to the produce. The concept of Rainbow revolution (Green revolution, White revolution, Yellow revolution and Golden revolution together the Rainbow revolution) is an integrated development of crop cultivation, horticulture, forestry, fishery, poultry, animal husbandry and food processing industry.) have been possible due to technical interventions, new cultivars and production technology. Significant Technological changes in horticulture have been developed for coping with the climate changes. Climate change impacts have to be addressed in concerted and systematic manner in order to prepare the horticulture sector to face the imminent challenges of climate change. Mathematical models have been developed using available basic data on the crop response to different climatic factors, which have the potential to predict likely impact as well as suggest ways to overcome the problems to some extent, suggesting that impact will differ from region to region, depending upon current ecological and climatic conditions. With available knowledge and experience, it is possible to make agriculture a sustainable livelihood means - but this will require intensive efforts at ground level - local level where agriculture exists and it has to be made climate smart. Climate smart agriculture uses agriculture as a major tool for mitigation of GHG - CO2 by laying emphasis on its unique capacity to absorb CO2 and release Oxygen through photosynthesis process. It envisages to achieve this through increased cropping, by reducing rain fed areas through integrated water and river basin management and expansion of agriculture on wasteland, wetland, degraded fallow areas and introducing urban 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.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil0,881

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,284 · 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