Strategizing sustainable food security in Saudi Arabia: A policy and scenario approach to agricultural resilience
Notice bibliographique
Résumé
Saudi Arabia confronts major challenges in ensuring food security amid sustainability constraints that are exacerbated by freshwater scarcity and a dependency on food imports. This study seeks to holistically assess the Kingdom's agricultural landscape in light of its Vision 2030 objectives as well as broader global sustainability initiatives such as the Sustainable Development Goals. Drawing from a review of agricultural reports, including the 2015 Agricultural Census and Agricultural Production Survey Publications spanning 2018–2021, the research relies on a two-pronged methodology focused on scenario and policy analyses. By envisioning possible future agricultural scenarios grounded in present-day data and contrasting Saudi Arabia's efforts with global examples, we provide comprehensive policy and extension service recommendations. A separate focus has been placed on technological modernization and the key role of agricultural extensions in actualizing policy directives. The study culminates by discussing areas of concern for Saudi Arabia's agricultural sector, complemented with constructive suggestions for deeper research pursuits. Our findings stress the significance of water-saving technology like hydroponics and greenhouse farming for efficient Saudi agriculture. Moreover, a strengthened, science-based extension system integrating policies with global sustainability goals is vital for climate-resilient food security. This research serves as a foundation for scholars and stakeholders aiming to navigate Saudi Arabia's path toward a sustainable and resilient food future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».