Systematic Review on Capacity Building through Renewable Energy enabled IoT- Unmanned Aerial Vehicle for Smart Agroforestry
Notice bibliographique
Résumé
Agroforestry (AF) aims to produce more ecologically diversified and socially beneficial goods from the land than traditional farming. Capacity building on AF will aid in the information and the production required from agro-forested farms to undergo the technical assistance provided by unmanned aerial vehicle (UAV), and Internet of things (IoT) powered by the Renewable Energy (RE) sources. The potential adoption of these technological advancements in applications has shown tangible results. The pace in the development of UAVs, IoT, and RE has indicated that their applications will make smart-AF very feasible. This paper connects the RE, UAV, and IoT for capacity building in the AF farms. The four phases regarding RE, UAV, and IoT on AF have been constructed and the interpretive ranking on PRISMA extended (IR-PRISMA) has been used to filter and rank the most dominant theme among RE, UAV, and IoT for AF practices. Subsequently, the interventions are categorized into appropriate themes and subthemes. Based on the themes and sub-themes gaps and interdependency are identified and implications for research are discussed. The distribution across the globe and the Direct and Partial Influence (DI and PI) have also been determined to enhance their technological feasibility and potential impact on the AF farmlands considering the crops grown, climatic methods, demographic distribution, and geographic location. The technological intervention will enhance agriculture 4.0 which highly depends on the RE, UAV, and IoT, especially for AF farms.
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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 | 0,008 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».