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Enregistrement W4411411911 · doi:10.51470/plantarchives.2025.v25.no.1.353

HYDROPONICS SUSTAINABLE APPROACH OF VEGETABLE PRODUCTION: A REVIEW

2025· review· en· W4411411911 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePLANT ARCHIVES · 2025
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInnovations in Aquaponics and Hydroponics Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydroponicsProduction (economics)Sustainable productionCrop productionBiotechnologyBusinessAgricultural engineeringAgronomyAgricultureBiologyEngineeringEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydroponics is a technique of growing the plants in water with nutrient rich solution.Large number of crops and plants or vegetables can be grown by this system.Hydroponic system is gaining popularity because of high and quality food production with efficient nutrient management.The products grown in this system has higher nutritive content, taste, yield and quality than the traditional based farming.This system is ecofriendly, cost effective and disease free, which is popular throughout world both in developed and the developing countries.Due to increase in global warming, industrialization and urbanization, traditional farming or soil cultivation is facing problems.Unpredictable climatic conditions viz., change in temperature, drought, flood, natural disaster and indiscriminate use of pesticide leads depletion of soil fertility and quality.Various types of hydroponics systems were defined in this review paper, with their advantages, disadvantages, opportunities and challenges.In this system, management EC and pH of nutrient solution are need to handle successfully.Nutrient film technique has been used on large scale, with 70 to 90% savings of water and successful production of leafy as well as other vegetables.Canada, Israel, Netherland, Australia, England, France, Israel and USA are leading countries in hydroponic technique.So, we need to develop cost effective system which is easy to operate, require less labour, lower initial cost and overall setup cost.

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)0,001
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 enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil0,502

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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