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Questo studio su 375 agricoltori della contea di Kamyaran, in Iran, dimostra che un modello esteso della Teoria del Comportamento Pianificato, che incorpora le norme morali e la conoscenza, predice efficacemente la loro elevata disponibilità a riciclare i rifiuti agricoli, con l'atteggiamento, le norme soggettive e le norme morali identificati come driver chiave.
Questo articolo propone un modello di deep learning ibrido basato su MobileNetV3 con meccanismi di attenzione e fusione che raggiunge una precisione del 98% nel rilevamento e nella classificazione delle malattie delle foglie di mais, offrendo una soluzione leggera ed efficiente adatta all'implementazione su dispositivi mobili e IoT.
Questo studio ha utilizzato le analisi AMMI e GGE biplot per valutare 15 genotipi di grano saraceno in tre ambienti a Prayagraj, identificando il genotipo G15 come l'ideale esecutore ad alta resa per condizioni favorevoli e G14 come la varietà più stabile e ampiamente adattabile per diversi contesti agro-climatici.
Questo studio stabilisce un metodo HPLC-MS/MS semplice e accurato utilizzando l'estrazione in fase solida passante e la diluizione isotopica per la determinazione simultanea di 20 residui di farmaci veterinari nella carpa grassa, dimostrando una buona linearità, recupero e precisione.
Questo studio dimostra che gli ammendanti organici decomposti rimodellano primariamente le comunità batteriche della rizosfera alterando la disponibilità di nutrienti nel suolo, il che successivamente guida la riprogrammazione metabolica radicale nel mais.
Sebbene i suoli agricoli periurbani di Wudil siano generalmente non inquinati, lo studio rivela che l'accumulo di Cadmio nelle verdure pone un significativo rischio per la salute non cancerogena per i consumatori, rendendo necessari un monitoraggio e un intervento mirati nonostante i bassi livelli complessivi di contaminazione del suolo.
Questo studio dimostra che la sostituzione di fino al 50% di panello di semi di cotone con fieno di *Gliricidia sepium* nelle diete di tori Bunaji in crescita migliora lo stato metabolico, la ritenzione di azoto e la fermentazione ruminale, mantenendo al contempo la digeribilità dei nutrienti, stabilendolo come una fonte proteica alternativa, valida e sostenibile.
Questo articolo propone "ClimateResCrop-XAI++", un nuovo framework di deep learning che integra dati avanzati sulla fertilità del suolo e sul meteo con la spiegabilità e l'intelligenza decisionale controfattuale per raggiungere un'accuratezza del 98,86% nella raccomandazione di colture resilienti al clima per un'agricoltura di precisione sostenibile.
Questo studio su 1.240 vacche da latte in stabulazione con legatura in quattro regioni dello Sri Lanka identifica variazioni regionali significative in quanto alla zoppia, alla mastite subclinica e alle ferite all'anca, rivelando che le specifiche caratteristiche della pavimentazione e la gestione dell'igiene sono fattori di rischio interagenti critici che possono essere ottimizzati per migliorare sostanzialmente il benessere delle vacche e la produzione di latte.
Questo studio utilizza un flusso di lavoro aperto e riproducibile che combina modelli misti e analisi multivariate su una vasta popolazione di grano tenero primaverile per dimostrare che l'allele Rht-B1p è il più forte discriminante multivariato per i tratti agronomici, sottolineando al contempo la critica necessità di tenere conto della struttura familiare per ottenere stime degli effetti non distorte per la selezione assistita da marcatori.