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Enregistrement W6957838438 · doi:10.60692/w9xye-jzw74

Responsible plant nutrition: A new paradigm to support food system transformation

2022· article· en· W6957838438 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensCanadian Nutrition Society
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood securityFood systemsEnvironmental stewardshipAgricultureIncentiveBusiness modelSustainabilityNutrient managementStewardship (theology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The coming 10–20 years will be most critical for making the transition to a global food system in which mineral nutrients in agriculture must be managed in a more holistic manner. Fertilizers play a particular role in that because they are among the key drivers for securing global food security and improving human nutrition through increased crop yields and nutritional quality. A new paradigm for responsible plant nutrition follows a food systems and circular economy approach to achieve multiple socioeconomic, environmental and health objectives. Achieving that requires utilizing all available organic and inorganic nutrient sources with high efficiency, tailored to the specific features of food systems and agroecosystems in different world regions. Critical actions include: (i) sustainability-driven nutrient roadmaps, (ii) digital crop nutrition solutions, (iii) nutritious crops, (iv) nutrient recovery and recycling, (v) climate-smart fertilizers, and (vi) accelerated innovation. The outcome of this transformation will be a new societal plant nutrition optimum rather than a purely economic optimum. New partnerships and sustainability-focused business models will create added value for all actors in the nutrient chain and benefit farmers as well as consumers. Research needs to become more problem-driven and merge excellent science with entrepreneurial innovation approaches in order to develop robust solutions faster and at larger scale. Evidence-based policies should focus on creating and supporting the necessary nutrient stewardship roadmaps, including realistic national targets, progressive regulation and incentives that support technology and business innovation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,025
Communication savante0,0110,021
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0090,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,003

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,171 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2022
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