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Enregistrement W4383819479 · doi:10.1002/adsu.202300149

Advances in Controlled Release Fertilizers: Cost‐Effective Coating Techniques and Smart Stimuli‐Responsive Hydrogels

2023· article· en· W4383819479 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

RevueAdvanced Sustainable Systems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePolymer-Based Agricultural Enhancements
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesUniversité Mohammed VI Polytechnique
Mots-clésAgricultureProduction (economics)PopulationNutrientCoatingObstacleBiochemical engineeringBusinessEnvironmental economicsRisk analysis (engineering)Agricultural engineeringNatural resource economicsBiotechnologyEnvironmental scienceComputer scienceNanotechnologyEngineeringBiologyEcologyMedicineMaterials scienceEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To meet the needs of a rapidly expanding global population, farmers will need more fertilizers than ever before to maintain a steady supply of affordable, nutritious food. The formulation of controlled release fertilizers (CRF) to synchronize nutrient release according to the demand of plants has emerged as a viable solution to the current problems associated with the poor nutrient usage efficiency of fertilizers. Yet, the greatest obstacle that still stands in the way of broad use of CRF in agriculture is their expensive manufacturing costs. The first section of this analysis focuses on broad topics related to CRF. Afterward, the differences between several cost‐effective raw materials and some of the production techniques used to make CRF are examined. Furthermore, the emerging field of “smart” coating materials, such as stimuli‐responsive coatings, which can accurately tailor nutrients delivery to the demands of the vegetation, is discussed, and the most important research work that could lead to their extensive use in agriculture is pointed out. The purpose of this review is to provide a strong assessment of CRF's development over the past several years by highlighting innovations and providing in‐depth analysis of prevailing patterns to better understand the future of 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,240 · 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