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Enregistrement W4411012654 · doi:10.5958/2582-2527.2025.00001.8

Bioeconomy in horticulture for profit optimisation and improved livelihood

2025· article· en· W4411012654 sur OpenAlexaff
H. P. Singh, Babita Singh, Harshawardhan Choudhary

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Innovative Horticulture · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBioeconomy and Sustainability Development
Établissements canadiensOntario Confederation of University Faculty Associations
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLivelihoodProfit (economics)For profitBusinessAgricultural economicsAgricultural scienceAgroforestryEconomicsAgricultureNatural resource economicsGeographyEnvironmental scienceFinanceArchaeologyMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The integration of bioeconomy principles into horticulture presents a transformative opportunity to reorient the sector toward sustainability, profitability, and inclusiveness. By harnessing renewable biological resources, circular production systems, and cutting-edge innovations, horticulture can evolve beyond conventional, input-intensive models into regenerative and climate-resilient enterprises. This paper examines the strategic pillars of a horticultural bioeconomy, including sustainable resource management, circular economy approaches, renewable energy adoption, product diversification, and technology-led innovation, and demonstrates how these elements converge to redefine the future of horticulture. Drawing on field-level evidence and practical applications, the study highlights successful case studies such as coconut-based integrated farming systems and banana cultivation in India, illustrating how bioeconomy-aligned models can improve farm incomes, enhance ecological balance, and strengthen rural livelihoods. The paper concludes with insights on scaling these interventions through supportive policies, capacity-building, and institutional convergence.

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 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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,586
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,245 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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