Precision Agricultural Technologies for enhancing crop productivity: A way forward to Sri Lankan Agriculture
Notice bibliographique
Résumé
Precision agriculture (PA) is an information-based production technology that manages spatial and temporal variability within a farming system to optimize its productivity and profitability while ensuring the sustainability of land resources. Today, several sophisticated technologies such as robotics, wireless sensor networks (WSN), aerial images, a global positioning system (GPS), global navigation satellite system (GNSS), smart mobile devices, internet of things (IoT), variable rate application (VRA), weather modelling, radio-frequency identification (RFI) are greeted with PA at a global scale. An exponentially increasing trend in adoption can be seen in developed countries such as the USA, Canada, Australia, and European countries, but to a limited extent in some developing countries. The degree of adoption of PA varies on economic, social, and geographic factors such as the scale of production, input cost, and features of the technology. Developing economies like Sri Lanka, where small-scale food crop agriculture is dominating, have the potential to benefit from precision agricultural technologies (PATs) to a greater extent. Relatively low-cost but effective PATs that would fit well with small-farm production units are emerging globally. Providing small farming units with the correct tools and greater control of the production process would support such farming communities, unlocking their potential and meeting the ever-increasing national and global food demand. Land laser levelling, real-time variable-rate fertilizer and pesticide application, mechanical harvesting and low-cost IoT-based crop management systems for protected agriculture are the most promising PATs that have great potential in Sri Lanka. This review presents a global overview of PA technologies for enhancing food crop production and their benefits, the adoption of PA technologies by different countries and the constraints, and the role of PA in Sri Lankan Agriculture, past and present. Finally, the synthesis and way forward.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».