Advancing Sustainable Agriculture: A Critical Review of Innovative Strategies to Decrease Chemical Dependency for Environmental Health
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable agriculture is a fast-growing field that attempts to provide energy and food for both present and future generations. Given that the concept of sustainability differs across disciplines, each region and country employs various alternative methods. The three primary facets of sustainable agriculture are social, environmental, and economic. For the past 25 years, experts have concentrated on sustainable agriculture, which has garnered a lot of attention. The SALSA (Search, Appraisal, Synthesis, and Analysis) and PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) protocols are followed in this work. The literature search was conducted using Research Gate, Semantic Scholar, and Google Scholar. We thoroughly explored eight different strategies from earlier research. The eight (eight) primary sustainable practices: agroforestry, agrobiodiversity, cover crops, crop rotation, conservation tillage, soil conservation, water management, and smart farming-are based on the thematic analysis of this systematic study. The results provide a foundational understanding of incorporating these alternative methods with scientific findings into sustainable farming techniques. Government assistance is essential to achieving sustainable agriculture because it allows businesses to lower costs and facilitate the purchase of recyclable goods by consumers. Furthermore, through education on the land and farms, the government may help farmers advance their abilities.
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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 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».