Assessing Sustainability Performance at Farm Level in the Kingdom of Bahrain
Notice bibliographique
Résumé
Crop production in Bahrain is facing many challenges that may undermine farm's sustainability. Farmers are an important player and assessing farm’s sustainability to identify performance gaps is essential. This study aims to measures farm sustainability in Bahrain using Response-Inducing Sustainability Evaluation (RISE) tool accompanied by field visit observations. The assessment was carried out on 29 farms and applied on 8 themes. The study contributed by configuring RISE's regional data to match Bahrain's conditions through the adjustment of some evaluation functions. The application of RISE showed that the average score of the 29 farms was (63 points) which indicates the requirement of additional improvement. Farms fared well in five themes (quality of life, water use, working conditions, soil use, and farm management). Whereas it performed low in three themes (Material Use, Biodiversity & Economic viability). Quality of life theme received the highest score (76 points), while biodiversity was the lowest (34 points). RISE application was successful; however, land tenure needs to be considered to improve local sustainability. Despite the presence of lands that are classified as agriculture but unexploited, it is suggested to encourage landowners exploiting the lands or rent them out to other farmers. In addition, the development of good agricultural practises guidelines is vital.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».