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Enregistrement W4401502767 · doi:10.1145/3659677.3659716

Towards a Greener Horizon: The Evolution of Farming through Green IoT Applications

2024· article· en· W4401502767 sur OpenAlexaff
Abdelmouttalib Ibnoukhattab, El Rharras, Saadane, Chehri, Wahbi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSmart Agriculture and AI
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternet of ThingsHorizonAgricultureComputer scienceData scienceComputer securityGeographyMathematicsArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In an era marked by the rapid evolution of Internet of Things (IoT) technologies, the agricultural sector stands at the cusp of a significant transformation. This paradigm shift, driven by the escalation of the global population and the consequent demand for increased agricultural productivity, necessitates a harmonious balance between technological advancement and environmental stewardship. This manuscript examines the integration of IoT within agricultural practices through the lens of Green IoT. This novel approach synergizes IoT technologies with sustainable agricultural practices to champion environmental sustainability. We scrutinize the economic and environmental ramifications of deploying billions of interconnected IoT devices, emphasizing their potential to redefine agricultural methodologies by promoting efficiency and optimizing resource utilization. The discourse extends to an in-depth analysis of groundbreaking IoT applications in smart farming realms, such as precision agriculture, automated irrigation systems, and crop health surveillance. It underscores their capacity to elevate agricultural output while concurrently striving to mitigate water usage, curtail chemical dependency, and diminish carbon footprints. The manuscript also delineates avenues for future investigations, spotlighting the imperative for more energy-conservative IoT solutions, the augmentation of data analytics for informed decision-making, and the encouragement of cross-disciplinary alliances to navigate the complex interface of technology and sustainable agriculture effectively. Through this exploration, the paper aspires to enrich the discourse on Green IoT and underscore its instrumental role in propelling sustainable agricultural practices amidst escalating environmental predicaments.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0050,009
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,213 · 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 présentnon

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