An Economic Efficiency Of Ground Water In Pudukottai District, Tamil Nadu
Notice bibliographique
Résumé
Ground water has made significant contributions to the growth of India’s Economy and has been an important catalyst for its socio economic development. The State has as an area of 1.3 Lakh sq.km with a gross cropped area of around 63 L. Ha.. The Government's policy and objectives have been to ensure stability in agricultural production and to increase the agricultural production in a sustainable manner to meet the food requirement of growing population and also to meet the raw material needs of agro based industries, there by providing employment opportunities to the rural population. Tamil Nadu has all along been one of the states with a creditable performance in agricultural production with the farmersrelativelymoreresponsiveandreceptivetochangingtechnologies and market forces. Water used for irrigation should be essentially in good quality to grow good quantity crops, for the maintenance of soil productivity and for the protection of the environment. Physical and mechanical properties of soil, soil structure and permeability are very sensitive to the type of exchangeable ions present in irrigation water. Today, groundwater irrigation is becoming the cornerstone of providing water for agriculture, resulting in an overall exploitation rate of over 85%of the total available resources. Declining rates of tank and canal irrigation and overexploitation of groundwater are so critical that the state needs new policy interventions to tackle a pending water crisis. This policy brief recommends some development and investment options for the irrigated sector in Tamil Nadu.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».