Energy efficiency optimization strategies for greenhouse‐based crop cultivation: A review
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Worldwide, food scarcity is becoming a debatable concern among the scientific fraternity due to the increased populace, leading to decreased arable land. This has compelled us to explore various innovative and technological solutions, for example, large‐scale greenhouse farming, to meet the surging demand for field production. In this context, research efforts have been continually made by various scientists and researchers to explore more control strategies/algorithms for keeping the indoor climate comfortable and enhancing the greenhouse's energy effectiveness. Considering this, an initiative was made to summarize the documented research findings in the last decade focusing on energy‐efficient greenhouse‐based crop cultivation. The findings of some studies considering selective parametric conditions have been presented in graphs/tables for reader clarity and discussion. Initially, the studies on existing energy efficient strategies, parameters, monitoring systems, sensing networks, and control algorithms have been discussed. A state of the art review found that control strategies are essential in low‐energy greenhouses since they influence crop yield and cost. It was observed that advanced control algorithms and energy conservation in greenhouses received more attention due to wide spread application, high compatibility, low‐cost, and user‐friendly operations. In terms of future perspectives, it is anticipated that the development of machine learning, big data, and artificial intelligence, combining these technologies with traditional and advanced control strategies would lead to a revolution in the management of greenhouse energy.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle