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在埃塞俄比亚东南部地区农业生态系统内生物多样性管理的挑战
*通讯作者电子邮件：adugna.tirunesh@gmail.com生物多样性和农业非常相互关联，因为它们在保护和可持续利用方面相互支持。但是，农业生态系统中生物多样性管理的挑战很多。这项研究的主要目的是确定与埃塞俄比亚西阿西地区农业生态系统内的生物多样性保护相关的主要挑战。四个Woredas，即Wondo，Adaba，Kokossa和Nensebo是根据其保护，多元化实践和约束的普遍性的目的选择的。收集并分析了主要数据和辅助数据。使用内容分析分析定性数据。使用ANOVA的一种方式来确定与该地区农业生物系统内生物多样性管理挑战有关的家庭受访者之间的显着差异。Pearson相关分析用于确定农业生物系统内生物多样性管理的挑战与主要挑战性因素之间的相关性。百分比降低的百分比降低了32％，这是由于气候变化所致。该研究的结果表明，由于人口增长，气候变化，侵入性物种，农作物和动物疾病，资源过度，饲料短缺，农业污染和土壤侵蚀，生物多样性管理，尤其是西阿西地区农业生物系统的动植物群落受到了一些限制。因此，有关机构应适当关注该领域，以促进保护和环境可持续性。2011）。关键字：生物多样性管理，农业生态系统挑战，西部ARSI区生物多样性和农业的相互关联密切相关（Aigner 2010），因为尽管生物多样性对农业至关重要，但农业也可以有助于保护和可持续的生物多样性（Altieri和Nicholls 2005）。全世界越来越多地认识到，生物多样性是农业生产和粮食安全的基础，也是环境保护的宝贵成分（Altieri and Nicholls 2005； Altieri 2015）。主要由于资源退化，农业生产力的下降导致公众对农业规划中生物多样性保护的认识提高（Varela 2001； Aigner 2010）。采用利用和保护生物多样性的可持续农业实践最终可能会改善环境质量和生物多样性的保护（Aigner 2010； Khumalo等人
通过精确的农艺技术优化作物产量
在全球人口不断增长和气候变化的情况下，在维持可持续的农业实践的同时，保持较高的农作物产量一直是一个不断的挑战。Precision农学是一种现代农业方法，已成为解决这一挑战的解决方案。该抽象探讨了精确农学及其最大化作物产量的技术的概念，同时最大程度地减少了资源浪费。精确的农学以数据驱动的决策，利用技术，数据分析和高级管理策略为中心，以改变传统的农业实践。它始于全面的土壤分析，以了解土壤成分，养分水平和其他影响农作物生长的因素。地理信息系统（GIS）和全球定位系统（GPS）随后被用来创建详细的现场图，帮助农民根据特定地点的条件做出精确的决策。精确农学的关键组成部分之一是可变率应用（VRA）。通过根据土壤分析，产量图和作物健康监测的数据来调整诸如肥料和农药等投入的施用率，农民可以优化资源利用率。这种有针对性的方法不仅可以最大化收益率，还可以降低环境影响并降低生产成本。除了资源管理外，精确的农学还强调了有效的种植实践，包括最佳的种植深度，种子间距和作物选择。疾病和害虫管理策略都纳入了综合害虫管理（IPM），以最大程度地减少农药使用并保护作物健康。 简介疾病和害虫管理策略都纳入了综合害虫管理（IPM），以最大程度地减少农药使用并保护作物健康。简介灌溉是精确农学的另一个关键方面。通过使用有关土壤水分，天气预报和植物需求的实时数据，农民可以微调灌溉实践，减少水浪费，同时确保作物健康。Precision农学的未来有望有望更大的进步，包括人工智能和机器学习的整合，提高了数据分析和决策建议的速度和准确性。可持续实践有望发挥重要作用，这为农业的生态友好和资源有效的未来做出了重要作用。总而言之，Precision农学是解决全球粮食生产，气候韧性和资源效率的全球需求的强大工具。通过采用数据驱动的决策和采用高级技术，精密农学为农业提供了更可持续和生产力的未来。关键字：GIS，GPS，Precision农业，精确农学，作物产量优化，数据驱动的决策，土壤分析，可变费率应用，有效的种植习惯，疾病和有害生物管理，灌溉优化，灌溉优化引用：Wasay A，Ahmed Z，Abid Z，Abid Au，Sarwar A和Sarwar A和Ali A，20224。通过精确的农艺技术优化作物产量。趋势生物技术植物科学2（1）：25-35。 https://doi.org/10.62460/tbps/2024.014 1。
走向印度尼西亚橡胶农林业的可持续商业模式
还可以考虑为小农户和更广泛的社区提供非财务激励措施，例如基于绩效的结果。印度尼西亚占碑省 Bungo 区对当地居民的激励措施并非直接针对农业企业，而是针对建立微型水力发电厂、设立橡胶苗圃以及安装改良橡胶栽培系统和幼苗的示范田等措施（Joshi 等人，2011 年）。在 Simpang Dua 的案例中，位于该分区的 Gunung Juring 防护林的生态系统服务补偿金已用于建立矿泉水企业。这项工作是由该分区的一个村庄 Mekar Raya 在当地林业当局的支持下发起的。地方当局的财务和非财务支持都可以帮助当地的商业计划。
利用土著农业加工的面粉混合物作为功能性食品开发中的复合生物库
面粉来自廉价但可腐烂的土著农作物，例如谷物，豆类，根和块茎，在全球范围内贡献了约90％的食品卡路里摄入量。这些可以作为复合材料进行处理，并准备成容易获得的有益健康的主食功能食品，具有多种功能，可提供某些生理，治疗和营养益处。这一开发需要从各种植物来源（以不同百分比）进行混合面粉，以生产各种食品。它们的大量营养素成分和与增强的生物活性潜力相关的多种二级代谢产物可以共同吞并，以获得生存所必需的平衡饮食，并在预防和管理慢性疾病方面具有重大健康益处。要接受成人饮食疗法作为健康的接受，通常应该平均能够以以下比例每天提供卡路里：碳水化合物（55％），蛋白质（22.5％）和脂肪（27.5％）。这可以使用大多数本土植物的面粉混合物来实现。对从混合面粉中生产功能性食品商品的兴趣在全球增加，目前正在吸引研究人员的好奇心。拥有许多比较优势的原始植物和收获后损失，尼日利亚等非洲国家可以使用这项技术来增强其农业生物资源的利用。这些面粉混合物的开发将加速原生粮食作物的剥削，以生产准备就绪的，高营养的功能性食品，例如面包，蛋糕和饼干。这篇评论重点介绍了使用未充分利用的植物材料作为复合面粉来准备即食面包店和主食功能食品而获得的营养质量，价值和健康衍生物。饮食疗法是一种延长预期寿命的强大手段，因为在这个后期19个时代，饮食正确和健康可能是提高免疫力的重要策略。
基因组变异图谱揭示了中国花生的多样性及其与 28 种农艺性状的关联
花生 (Arachis hypogaea L.) 是一种重要的异源四倍体油料和食用豆科作物。中国是世界上最大的花生生产国和消费国之一。然而，花生在中国的迁移和分化背后的基因组变异仍不清楚。本文我们基于对 390 个花生种质的重新测序报告了全基因组变异图，表明花生可能分别被引入中国南部和北部，形成了两个栽培中心。选择性扫描分析强调了花生改良过程中两个亚基因组之间的不对称选择。来自华南地区的经典谱系为研究人工选择对花生基因组的影响提供了背景。全基因组关联研究确定了 22,309 个与 28 个农艺性状的显著关联，包括植物结构和油脂生物合成的候选基因。我们的研究结果揭示了花生在中国的迁移和多样性，并为花生改良提供了宝贵的基因组资源。
数学学习是由计算机态度和社交媒体参与的动机Ronald E. Almagro 1*，MA。 Melanie Edig 2 Sto。托马斯农业学院
摘要目的：本研究旨在研究计算机态度和社交媒体参与对学生学习数学动机的影响。方法论：研究遵循一种描述性相关方法，涉及来自三所私立学校的181年级学生。问卷和统计工具用于收集数据。结果：结果表明，积极的计算机态度与积极的社交媒体参与之间存在明显的联系。此外，大量证据表明，动机策略在改善数学学习成果方面具有有效性。有趣的是，尽管仅计算机态度并没有显着影响这些策略，但社交媒体参与产生了显着影响。限制：有限的概括性（特定地区，11年级私立学校重点）。贡献：增强对计算机态度，社交媒体和数学学习中积极进取的策略之间联系的理解。强调将社交媒体整合起来，以提高动力和学习成果。对学生，老师，管理人员和官员的宝贵策略很有价值。新颖性：一个关键的要点是将社交媒体平台纳入教育实践以增强动力和改善学习成果的重要性。本研究为学生，教师，管理员和决策者共同努力以塑造有效的学习策略提供了宝贵的见解。此外，它为技术和社交媒体在促进动力和丰富学习经验中的作用提供了独特的观点。M.（2024）。1。关键字：数学，计算机态度，社交媒体，动机策略，描述性相关设计如何引用：Almagro，R。E.和MA。数学学习是由计算机态度和社交媒体参与的动机。社会，人类与教育杂志，4（2），79-97。引言动机学习策略是许多教育研究中学习成就的主要决定因素之一（Gbollie＆Keamu，2017年）。Katz（1964）发现，学习的动机会影响学生的学习和表现。 但是，根据Boggiano（2017）的说法，学生的学习策略存在重大问题，应作为获得有效动机的基本变量之一。 Hopper（2021）指出，自我效能低下的学生表现出对数学能力的负面信念，这些能力可能会脱离数学活动或逃避情况。 此外，Hopper（2021）补充说，这些学生的内在价值也有问题，例如对学习的兴趣不佳，并且常常避免从事挑战性的数学活动。 此外，根据Dağgöl（2019）的说法，一些学生缺乏学习动机，对学习环境不满意，很快就对正常课程失去了兴趣。Katz（1964）发现，学习的动机会影响学生的学习和表现。但是，根据Boggiano（2017）的说法，学生的学习策略存在重大问题，应作为获得有效动机的基本变量之一。Hopper（2021）指出，自我效能低下的学生表现出对数学能力的负面信念，这些能力可能会脱离数学活动或逃避情况。此外，Hopper（2021）补充说，这些学生的内在价值也有问题，例如对学习的兴趣不佳，并且常常避免从事挑战性的数学活动。此外，根据Dağgöl（2019）的说法，一些学生缺乏学习动机，对学习环境不满意，很快就对正常课程失去了兴趣。
通过混合效应模型和分层聚类学习具有异质性农艺数据集的学习贝叶斯网络
玉米是一种在广阔地区，尤其是撒哈拉以南非洲，亚洲和拉丁美洲的全球种植的关键农作物，截至2021年，占地1.7亿公顷。已经设计了各种统计和机器学习模型，包括混合效应模型，随机系数模型，随机森林和深度学习体系结构，以预测玉米的产量。这些模型考虑了诸如基因型，环境，基因型 - 环境相互作用和现场管理等因素。但是，现有模型通常没有完全利用这些因素之间的因果关系的复杂网络以及农艺数据固有的层次结构。这项研究引入了一种创新的方法，将随机效应整合到贝叶斯网络（BNS）中，利用其通过定向无环形图对因果关系和概率关系进行建模的能力。植根于线性混合效应模型框架并为分层数据量身定制，这种新颖的方法表明了增强的BN学习。应用于现实世界的农艺试验，可产生一个改善解释性的模型，并揭示了新的因果关系。值得注意的是，提出的方法将玉米收益率预测的错误率从28％降低到17％。这些结果倡导BN在为层次农艺数据构建实际决策支持工具中的偏好，从而促进因果推断。
多环境协会的研究突出了一个新颖的全球辣椒核心收集
1 INRAE, GAFL, Montfavet, France, 2 INRAE, A2M, Montfavet, France, 3 Department of Agricultural, Forest and Food Sciences (DISAFA), Plant Genetics, University of Torino, Grugliasco, Italy, 4 Plant Breeding, Wageningen University and Research (WUR), Wageningen, The Netherlands, 5 Research Centre for Vegetable and Ornamental Crops,意大利Pontecagnano Faiano农业研究和经济学委员会，6 Bati Akdeniz农业研究所6 Shanhua, Taiwan, 9 Leibniz Institute of Plant Genetics and Crop Plant Research (IPK), Seeland,Corre, Gatersleben, Germany, 10 Department of Crop Sciences, Center for Integrated Breeding Research, Georg-August-University, G ¨ ottingen, Germany, 11 Casaccia Research Centre, Italian National Agency for New Technologies, Energy, and Sustainable Economic Development (ENEA),罗马，意大利
一种可解释的人工智能农业技术监测方法......
在当今快速发展的环境中，计算机和信息数字化技术的普及已成为各个领域的标志。其中，农业成为一个关键行业，需要无缝整合高性能信息技术来满足世界各国经济的迫切需求。本文的目的是通过开发一个智能软件组件来预测玉米整个种植周期中发生疾病的概率，从而证实提高计算机导向农业技术监测系统效率的科学和应用方法。研究对象是土壤和气候数据的智能转换和预测分析的非平稳过程，这些数据是玉米疾病发生和发展的因素。研究的主题是针对专门种植玉米的农业企业的土壤和气候条件测量数据的智能预测分析方法和可解释的人工智能模型。该研究成果的主要科学和实际效果是通过开发基于ANFIS技术的计算机导向模型以及综合结构和算法来识别和预测玉米在整个种植周期内发生疾病的概率，开发用于农业技术监测的物联网技术。