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Enregistrement W7117884795 · doi:10.12692/ijb/15.4.423-432

Current status and adoption of mechanized agriculture in Pakistan- A review

2019· article· en· W7117884795 sur OpenAlexaboutno aff
M Kazim Nawaz, Zia-Ul-Haq, Talha Mehmood, Hamza Muneer Asam, Sohail Raza Haidree, Abdul Qadeer

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Biosciences (IJB) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSoil Mechanics and Vehicle Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHectareTractorMechanizationPloughAgricultureAgricultural machineryThreshingUnit (ring theory)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Presently about 0.94 million of tractors are working in Pakistan, offering a farm power of about 0.84hp/acre. Domestic tractor unit manufacturing in Pakistan risen nearly 14.6 percent during the 2017-18 fiscal year. Production increased to 63,054 tractor units by 19.6 percent compared to last year’s 54,992 units, with additional 901 thousand of chisel ploughs and 108 thousand mould board plough while tillage operation for soil bed planning is the only procedure that is nearly 100 percent mechanized in the country for almost all crops. The planting and spraying equipment industry has risen from 70 and 21 thousand in 2004 to 295 and 1438 thousand in 2014 respectively. Thresher market in Pakistan is estimated at 20,000-30,000 units per annum through sales resulting in nearly 100 percent mechanized cereal crop threshing operation. The average crop yield can be improved by raising the available horse power per hectare and adequate managing of agricultural machinery. It is concluded from the review of different survey and research conducted on farm mechanization that optimum level of mechanized agriculture is attained as per FAO optimum farm power requirement per unit area for crop production. However, it is still less than many developed and developing countries that’s why yield is also two to four times less than Japan, Europe, Canada, USA, etc. In Pakistan Tractors are commonly used in industry, building and road construction not contributing agriculture. To increase yield per unit area proper used of tractor with farm equipment should made compulsory.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,712
Score d'incertitude au seuil0,190

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeAutre devis
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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