Sustainable agriculture through environmental adaptation engineering for waste management
Notice bibliographique
Résumé
Global climate change destabilizes ecosystems, weather, and human livelihoods. Because it uses the industrial farming model, agriculture generates 10% of the global greenhouse gas emissions. However, food production must increase by 70% by 2050; achieving this goal under the evolving and dynamic climate change and its impacts and repercussions is challenging. This review explores how environmental adaptation engineering can transform agriculture to a sustainable, resilient, low-carbon system that balances productivity with environmental stewardship, and describes policies and practices supporting this transformation. It uses a comprehensive bibliometric analysis, updated climate data (e.g., IPCC AR6), and an integrative literature review of agricultural practices, environmental engineering innovations, adaptive biotechnologies, socioeconomic aspects, community involvement, and policy implications. It introduces the novel ecological farm model that aligns climate resilience, resource efficiency, and circular economy principles. It innovatively bridges a gap in the literature by synthesizing advances in hydroponics, anaerobic digestion, and microalgae technologies as an integrated adaptation strategy to address agricultural vulnerabilities under climate change. It highlights the potential of these environmental engineering solutions to manage waste, reduce emissions, generate renewable biofuels, sequester and convert CO 2 into biomass, optimize water use, recover nutrients, enhance crop quality and yield, and restore the environment. We highlight how important community engagement, knowledge sharing, and capacity building are in adopting adaptation practices across diverse socioeconomic settings. By integrating these approaches, adaptation engineering can align agricultural productivity with ecological responsibility. The findings suggest that incorporating adaptive technologies in agriculture is crucial to mitigate climate impacts and build sustainable, inclusive, and resilient food systems, ensuring long-term environmental and societal well-being.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».