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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 OpenAlexaff
Harminder Pal Singh, N.K. Srinivasa Rao

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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