Harnessing Electric Tractors for Sustainable Farming in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
In the last few decades, there have been growing concerns about climate change and its effects on humans, plants, and animals. The climate emergency impacts the health and economies of all countries and people around the globe; however, it is impacting people in low-income brackets at a much greater rate (ironically, low-income people have contributed the least to create and sustain the problem). Anthropocentric greenhouse (GHG) emissions in general and carbon emissions (C02) are primarily responsible for climate change. Therefore, the immediate reduction of all those emissions is vital to solving the climate crisis. One of the most effective strategies for reducing emissions is shifting to cleaner energy sources and decarbonizing energy use in the agricultural sector (which currently is one of the big users of fossil fuels). Therefore, a key goal of this major research report is to explore the advantages and barriers associated with using electric tractors to improve rural life while tackling pollution and reducing carbon emissions in rural areas. This research adopts a case study methodology to critically analyse the viability of introducing electric tractors powered with renewable energy, such as solar photovoltaics, which can help address the climate crisis while creating tangible benefits for Ontario farmers. Data was collected from electric tractor manufacturers in agricultural sectors across Europe and North America to understand market structure and environmental benefits of transitioning to electric mobility solutions powered by renewable energy sources in the agricultural sector of Ontario.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».