Corn production and processing into ethanol in Turkey: An analysis of the performance of irrigation systems at different altitudes on energy use and production costs
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to assess the energy input and output involved in corn production in the Elazig province of Turkey in different agricultural systems. This study is interested in energy resource allocation to analyze maize production systems since the value of production inputs and outputs is affected by economic crises as well as the country's politico-economic status. The amounts of energy used for production are still very challenging to change. The typical energy usage of the farms examined in this study is 3359,82 MJda−1, 3715,74 MJda−1, 5366,13 MJda−1 and 6456,24 MJda−1 according to the distance between the water sources and the farms. Of the total mean of energy, 31.06% is direct, 12, 26% is indirect, 14,38% in renewable energy and 42,30% in non-renewable energy. A kilogram of typical maize is thought to require 3,93 MJ of energy in total to produce. Energy used for irrigation makes up most of the input (37.20%), followed by sowing (22.57%) and fertilizer (16.65%). As a result of the benefit-cost ratio analysis is 0.29, the cost of corn production per decare is found to be $112.05/da in the area, with variable costs accounting for 83.17% of the total. The analysis of data reveals that the transformation of 100 kg of corn generates an energy expenditure of 2219.58 MJ and more than 50% of energy expenditure comes from the use of machines.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».