Review on enhancing the efficiency of fertilizer utilization: Strategies for optimal nutrient management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The increasing global population and growing demand for food and mineral fertilizers underscore the urgent need to enhance fertilizer efficiency. This imperative emphasizes the importance of sustainable fertilizer utilization while mitigating environmental impacts, particularly in addressing agricultural water pollution. Excessive fertilizer use contributes significantly to water contamination and food shortages worldwide. In 2018, food shortages were reported in many nations, including the United States (2.3%), Canada (4.6%), the United Kingdom (8.2%), Germany (2.6%), Japan (2.9%), Ethiopia (23.4%), Ivory Coast (22.4%), Bangladesh (12.7%), Pakistan (17.2%), Haiti (45.6%), and India (14.3%). Moreover, agricultural activities, particularly the use of mineral fertilizers, are major contributors to greenhouse gas emissions. Inefficient fertilizer practices lead to economic losses, environmental degradation, and food insecurity. Studies reveal that in sub-Saharan Africa, farmers receive only about $0.50 in increased productivity for every dollar spent on fertilizer due to inefficiencies. The economic cost of nutrient pollution in the European Union is estimated to range between €7 billion and €10 billion annually. Effective strategies like precision nutrient management, best practices, and innovative technologies optimize fertilizer efficiency and support agricultural sustainability. Besides, promising methods include the combined use of organic and inorganic fertilizers, the application of remote sensing and geographical information system technologies, and the implementation of biological approaches to enhance nutrient management. Moreover, monitoring and evaluation are essential for assessing strategy effectiveness, guiding decision-making, and taking corrective actions. Hence, this review aims to address strategies for improving fertilizer efficiency, sustainable agriculture practices, and addressing food security and environmental concerns related to fertilizer use comprehensively.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».