Achieving the Rewards of Smart Agriculture
Notice bibliographique
Résumé
From connected sensors in soils, on animals or crops, and on drones, to various software and services that are available, “smart” technologies are changing the way farming is carried out. These technologies allow producers to look beyond what the eye can see by collecting non-traditional data and then using analytics tools to improve both food sustainability and profitability. “Smart Agriculture/farming” (SA) or “Digital Agriculture” (DA), often used interchangeably, refer to precision agriculture that is thus connected in a network of sensing and acting. It is a concept that employs modern information technologies, precision climate information, and crop/livestock developmental information to connect production variables to increase the quantity and quality of agricultural and food products. This is achieved by measuring and analyzing variables accurately, feeding the information into the cloud from edge devices, extracting trends from the various data, and subsequently providing information back to the producer in a timely manner. Smart agriculture covers many disciplines, including biology, mechanical engineering, automation, machine learning, artificial intelligence, and information technology-digital platforms. Minimum standards have been proposed for stakeholders with the aim to move toward this highly anticipated and ever-changing revolution. These foundational standards encompass the following general categories, including precise articulation of objectives, and baseline standards for the Internet of Things (IoT), including network infrastructure (e.g., stable 4G or 5G networks or a wireless local area network (WLAN) are available to end users). To sum up, SA aims to improve production efficiency, enhance the quality and quantity of agricultural products, reduce costs, and improve the environmental footprint of the industry. SA’s ecosystem should be industry self-governed and collaboratively financed. SA stakeholders and end-users’ facilities should meet standard equipment requirements, such as sensor accuracy, end data collectors, relevant industry compliant software, and trusted data analytics. The SA user is willing to be part of the SA ecosystem. This short perspective aims to summarize digital/smart agriculture concept in plain language.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».