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Enregistrement W4408417454 · doi:10.3389/fsufs.2025.1428687

Sustainable cereal production through integrated crop management: a global review of current practices and future prospects

2025· review· en· W4408417454 sur OpenAlex
Vaddula Yamini, Kulvir Singh, Mohammed Antar, Ayman El Sabagh

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sustainable Food Systems · 2025
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSeed and Plant Biochemistry
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduction (economics)Crop productionCurrent (fluid)Sustainable productionEnvironmental scienceCrop managementAgroforestryCropAgricultural engineeringBusinessEnvironmental resource managementNatural resource economicsAgronomyAgricultureEngineeringEconomicsEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Among cereals, three crops namely maize, wheat, and rice account for 90% of the total cereal production, with global production levels of 791.2, 522.6, and 1229.63 million tons for wheat, rice and maize, respectively. The global challenges of food insecurity, climate variability, and unsustainable land use necessitate a redefined approach to cereal production, focusing on climate resilience, low vulnerability, and high productivity while establishing food and environmental safety. Integrated crop management (ICM) offers a holistic farming approach that integrates various agricultural practices to ensure long-term benefits and mitigate risks. This comprehensive review examined a total of 108 documented studies from existing literature pertaining to the last 23 years, besides case studies on ICM in rice, wheat, and maize production, analyzing its benefits, challenges, and future directions. In Asian countries, where rice is a staple food, ICM practices have effectively addressed challenges such as yield stagnation, declining profits, and crop failures. Nutrient and pest management, along with conservation agriculture (CA), have played a crucial role in overcoming these challenges. China’s implementation of site-specific management duly integrated with other practices, has successfully reduced excessive nitrogen use besides improved environmental and health outcomes. Sustainable corn production has been achieved in the USA and Africa through comprehensive implementation of CA and crop diversification. Globally, ICM has demonstrated yield increases of 10–19% for rice, 16–30% for wheat, and 13.5–30% for maize crops. Despite having ample potential, the widespread adoption of ICM faces technical, climate-related, and economic constraints. Overcoming these challenges requires targeted training, extension services, and supportive policies. Furthermore, future research should focus on addressing key knowledge gaps to facilitate the widespread implementation of ICM. While promoting climatic resilience and sustainability in cereal production systems, ICM can contribute to food security and environmental preservation globally.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,856
Score d'incertitude au seuil0,965

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,263 · 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