PRECISION WEED MANAGEMENT TECHNIQUES FOR SMART AGRICULTURE
Notice bibliographique
Résumé
The global population's growth has led to an increased demand for food production, consequently placing greater pressure on agricultural systems. Additionally, challenges linked to climate change, water scarcity, and diminishing arable land pose significant threats to the sustainability of farming. Weeds play a detrimental role in agricultural systems by competing for natural resources, thereby reducing both the quality and productivity of food production. To address this issue effectively and sustainably, it is essential to integrate various weed management methods, such as cultural, mechanical, and chemical approaches, in a balanced manner that does not harm the overall agrarian ecosystem. Consequently, it is crucial to avoid overreliance on intensive mechanization and herbicide usage, as the development of herbicide-resistant weed biotypes has become a substantial global concern, dating back to the emergence of 2,4-D resistance in the United Kingdom, Hawaii, the USA, and Canada in 1957. Given this situation, weed scientists must explore alternative weed management strategies that enhance agricultural productivity within the context of smart agriculture. Simultaneously, recent advancements in weed control technologies have the potential to increase food production levels, reduce input requirements, and mitigate environmental damage, thus moving us closer to more sustainable agricultural systems. Precision weed management (PWM) is one such alternative strategy that increases farm productivity by combining integrated weed management practices (chemical, mechanical, manual, and cultural) with site-specific, economically viable weed sensing systems (both aerial and ground-based). In order to help the farming community, weed experts should proactively focus their future research efforts on developing and integrating these techniques.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».