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沿着“农民决策”继续探索，共 1 条内容。
Researchers have identified a massive gap between plant breeding innovation and on-farm adoption, raising questions about how to get improved genetics into farmers' hands The post Plant Breeding Keeps Advancing. Why Aren’t Farmers Switching Varieties? appeared first on Seed World.
研究估算2024年萨斯喀彻温省农户因未种最高产品种潜在少收约3.44亿加元，但作者强调这是基准而非真实反事实，遗传仅假设贡献25%–50%的产量差。
构建集成作物推荐、产量预测、肥料建议与多语言问答的AI农业决策Web平台。
提出农业企业数据管理框架，实现数据从孤立采集到系统化决策支持。
Frontiers in Conservation Science发表的气候智能型农业(CSA)系统综述。CSA为应对气候变化提供改善农业生产力、恢复力与碳固存的途径。文献检索自Web of Science与Scopus数据库,检索遵循PRISMA指南直至2026年3月,并通过混合方法评价工具(MMAT)进行质量评价。随后,研究采用理论-情境-方法(TCM)与前置因素-决策-结果(ADO)框架对文献进行文献计量分析,以映射CSA文献中的主题演变与关键研究问题。结果显示CSA研究正在快速扩展,碳固存、再生农业与低排放农业已形成明确的主题集群。CSA在粮食安全、农场收入与产量方面持续表现出效益,并有助于多项可持续发展目标(SDGs)。
提出SmartCrop AI平台，集成机器学习预测、土壤评估、AI咨询和市场价格信息，辅助精准农业决
融合物联网传感器与作物图像，构建可解释的病害早期预警框架。
该框架将传感器读数与叶片图像独立分析后融合为病害风险，并联合评估预测质量、预警时点、资源消耗与解释可用性，适用于田间部署前的多目标权衡验证。
用机器学习代理模型预测多样化轮作对SOC和N2O的影响，识别气候智能管理区域。
开发了IPM自评估工具ISAT，集成新的农药风险指标PL EU，比较作物保护情景的环境、健康和经济影
探讨AI在环境监测与可持续发展中的作用，聚焦尼日利亚，涵盖遥感、水质、废物管理等应用。
