Utilizing Science and Technology in Agriculture to Ensure the Enhancement of Quality of Life Through Food Security, Improved Nutrition and Sustainable Livelihoods.
Notice bibliographique
Résumé
Ensuring food, nutrition, and income security is of paramount importance for India, a country where over 50 percent of the workforce is employed in agriculture, contributing approximately 17 percent to the GDP.Food security encompasses more than just production availability; it encompasses ensuring nutritional well-being for the populace and financial stability for farmers.Throughout history, agricultural advancements driven by science and technology have significantly influenced India's agricultural land scape, spanning various revolutions such as the green, white, blue, rainbow, and golden revolutions.India has achieved notable progress in terms of agricultural production, productivity, and availability of essential commodities like food grains, horticul tural produce, milk, meat, and fish, largely owing to technology-driven development and governmental initiatives.The Ministry of Agriculture and Farmers Welfare has spearheaded flagship programs and production -oriented schemes like the National Food Security Mission and the National Mission on Oilseeds, aimed at promoting technology adoption and bridging yield gaps.However, amidst a scenario of increasing population and diminishing land and water resources due to climate change, the challenges are growing.Climate change is expected to exacerbate issues such as high temperatures, unpredictable weather patterns, the emergence of new pests and diseases, and threats such as rising sea levels and glacier melt.Addressing these challenges requires robust suppor t for research and development to deliver science-based solutions that enhance the quality of life for all, including farmers who not only produce food but also rely on it for their livelihoods.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».