Crops Rotation – the Solution of Environmental Problems (a Case Study of Prince Edward Island in Canada)
Bibliographic record
Abstract
AnotaceOstrov prince Edwarda je ve světě známí zejména pro svoji produkci brambor.Zatímco brambory představují velmi zajímavý zdroj příjmů, jejich produkce je spojena s výraznými dopady na životní prostředí.Hlavní roli v tomto ohledu hrají chemie a hnojiva použité v procesu pěstování brambor.Jejich užití se projevuje výrazným znečištěním vodních zdrojů.Jako odpověď na rostoucí znečistění místní vláda navrhla strategii/politiku vedoucí k redukci negativního vlivu spojeného s produkcí brambor na kvalitu vodních zdrojů.Jedna z nových politik (povinné střádání plodin) je analyzována v tomto článku.Analýza vlivu této politiky je provedena prostřednictvím aplikace "optimal control theory" a dynamického programování.Poznatky plynoucí z kointegračního modelu poukazují na vliv zemědělství jakožto jednoho z významnější zdrojů znečištění vodních zdrojů.Je poskytnut statistický důkaz, že politika týkající se ochrany vodních zdrojů, musí být zaměřená právě na proces produkce brambor.Nicméně je nutno zdůraznit, že implementace environmentálně orientovaných opatření (povinná rotace plodin) se negativně promítá do ekonomiky farem.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".