AI-Enabled Smart Agriculture: A Sustainable Approach to Rural Development Using Structural Equation Modelling
Notice bibliographique
Résumé
To better understand how AI-enabled smart agriculture affects sustainable rural development, this study examines the effects of five major independent variables (IVs) that together make up the construct of AI-Enabled Smart Agriculture: Farmers' Knowledge and Acceptance, AI Technology Adoption, Precision Farming Techniques, Policy and Infrastructure Support, and Resource Efficiency.Farm productivity is the result of this construct, and it has an impact on the results of rural development.These correlations were investigated using an SEM technique.Data was gathered from 525 respondents who represented five major stakeholder groups: community representatives (NGOs/Cooperatives), policy makers and local government officials, agricultural experts and extension officers, technology providers (AgriTech Companies), and farmers (primary respondents).CFA was the first method used in the study to confirm the measurement model.With all AVE values above the 0.50 cutoff and CR values over 0.70, the CFA results validated convergent validity and showed that the constructs were accurately measured.The Fornell-Larcker Criterion was also used to establish discriminant validity, which confirmed that the constructs were unique when the square root of AVE for each construct was higher than its correlations with other constructs.The measurement model is fit, according to these findings.The proposed relationships were then tested using SEM.With the following indices: CFI = 0.962, TLI = 0.946, NFI = 0.955, RMSEA = 0.096, and RMR = 0.014, the SEM model, which partially mediates the association between AI adoption and rural development, demonstrated excellent model fit.AI-Enabled Smart Agriculture (made up of the five IVs) leads to Farm Productivity.According to the SEM results, Farm Productivity was highly impacted by the IVs in the AI-Enabled Smart Agriculture construct.A partial mediating function was then played by farm productivity, which improved the results of rural development, including infrastructural development, social well-being, economic growth, and environmental sustainability.These results demonstrate how important AIenabled smart agriculture is for raising farm productivity, which in turn serves as a partial mediator for rural development.The study emphasizes how crucial it is to integrate technology, enhance farmers' understanding and acceptance, and offer strong policy and infrastructure support to support sustainable farming methods and long-term rural development.For policymakers, tech developers, and agricultural stakeholders looking to use AI for sustainable rural development, this study provides important new insights.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».