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Enregistrement W4392286358 · doi:10.18280/ijdne.190121

Performance Assessment of Variable (VRI) Versus Constant Rate Irrigation (CRI): Review

2024· article· en· W4392286358 sur OpenAlexvenueno aff
Zeena M. Alomari, Thair Jabbar Mizhir Alfatlawi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueIrrigation Practices and Water Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariable (mathematics)Constant (computer programming)MathematicsIrrigationStatisticsComputer scienceMathematical analysisBiologyAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Variable Rate Irrigation (VRI) hold potential for enhancing the efficiency of center pivot and linear movement irrigation by adapting water supply to diverse soil conditions within fields.We evaluated VRI technologies, considering their benefits, drawbacks, challenges, and the performance of Variable (VRI) versus Constant Rate Irrigation (CRI).Studies on VRI technologies have demonstrated significant promise in enhancing crop water productivity with reduced energy demands.Research findings indicate that these technologies have the potential to improve crop water productivity by an average of 20% compared to traditional irrigation methods, while simultaneously reducing energy consumption by approximately 18%.Evidence from studies of VRI supported that water saving of up to 50% can be achieved.However, it's essential to consider that adopting VRI involves higher initial costs due to precision irrigation equipment and infrastructure installation.Despite the upfront investment, the potential long-term advantages in terms of increased crop yields and water conservation may well justify these initial expenses.These technologies effectively mitigate water wastage and environmental pollution.They offer valuable solutions for irrigation scheduling, considering temporal and spatial variations in crop water requirements.The application uniformity of VRI was found to be equal to or greater than 90%.Additionally, VRI systems achieve at least comparable uniformity of irrigation to systems operating under CRI.This review synthesizes diverse information and lays the foundation for informed decision-making, future research, and the advancement of more efficient and environmentally conscious automated irrigation systems.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,266 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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