AI-Driven Strategies for Reducing Deforestation in U.S. Agriculture
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural conversion is a major reason for deforestation that affects the United States and is responsible for the loss of species, soil depletion and global warming. This work aims to analyze the use of AI for combating deforestation in the agricultural sector in the United States through improved surveillance, risk assessments, and policy modeling. This proposed framework combines satellite imagery data, agricultural records, and selected socio-economic factors and uses CNNs, GBMs, and ABMs to tackle deforestation systematically. CNN also showed an accuracy of 94% in the identification of the area of deforestation, while the GBMs showed an accuracy of 0.92 AUC-ROC in identifying hotspot areas. Through ABMs that assumed policy changes such as reforestation incentives and fines for violators, the study showed that deforestation rates could be cut by up to 25%. Regression and correlation analyses and hypothesis testing proved significant predictors such as crop yield, rainfall variability and the superiority of the models to conventional techniques. The outcomes reveal that AI can offer an effective solution to increase food production and maintain forests at the same time. This framework allows for the formulation of specific recommendations for policy initiatives because it incorporates empirical evidence. Further research should improve the modularity, the real-time monitoring system and the access to the algorithm to further increase the impact of AI on sustainable land management and the chopping down of forests.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».