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本研究は、チップグラフトやネナシカズラが特定の条件下で「Candidatus Arsenophonus phytopathogenicus」を獲得または伝播し得ることを示しているものの、それらの効率の低さと限定的な全身移行性は、昆虫媒介者であるペンタスティリディウス・レポリーヌス（*Pentastiridius leporinus*）が、この篩部限定的なテンサイ病原体を伝播するための主要かつ最も効果的な経路であることを裏付けている。
本研究は、インドネシアの無料栄養食事プログラムを職業高校において評価したものであり、動物性食品や主食は受容性が高い一方で、野菜や植物性副菜については、受容性の低さ、高い残食率、および盛り付け量の不一致という重大な課題に直面していることを明らかにしており、メニューの再構成と標準化の必要性を示唆している。
本研究は、3種の野生ゴマ（*S. angolense*、*S. angustifolium*、および *S. latifolium*）における「Candidatus Phytoplasma asteris」(16SrI-B) の初のマルチローカス特性解析を報告するものであり、葉状化およびウィッチスブルーム症状、ならびに16S rRNAおよび*tuf*遺伝子のシーケンシングによる遺伝学的確認に基づき、これらが当該病原体の自然宿主であることを特定した。
本研究は、地中海地域の温室園芸における自生ヘッジロウ（生け垣）の拡大は、単に害虫防除の利点に対する認識のみならず、空間的、法的、および調整上の障壁を克服するために、農場と適合する生態学的設計、信頼されたネットワークを通じた状況的学習、そして制度的ガバナンスを整合させた、結合されたイノベーションの構成に依存していることを明らかにしている。
本研究は、SCORPANに基づく環境共変量と統合されたランダムフォレスト機械学習アルゴリズムが、タンザニアのガニャンゲ地区における主要な土壌特性を効果的に予測できることを示しており、持続可能な茶生産に向けた中程度の良好な酸性条件を明らかにする空間マップを生成し、土地利用計画のための貴重な意思決定支援ツールとして機能するものである。
本研究は、レッドパール種というトマトの栽培品種が、抗酸化防御の強化と効率的な根への隔離を通じて、パープルビューティーと比較して優れたクロム耐性を示すことを実証しており、中程度のクロム汚染土壌における栽培の有望な候補であることを示している。
この系統的レビューは、2021年から2026年における農業気候リスク予測における説明可能なAIの進展を評価し、高い予測精度と現行モデルの「ブラックボックス」的な限界との間のトレードオフを浮き彫りにすると同時に、技術的性能と実地での導入の間の溝を埋めるための、「設計による説明可能性（Explainability-by-Design）」、連合学習、および不確実性を考慮した予測を中心とした戦略的ロードマップを提案するものである。
本研究は、ショウガの細菌性萎凋病を検出するためのマルチモーダルなディープラーニング手法を提案しており、ハイブリッドなCNN + グラフニューラルネットワーク（GNN）モデルが、96.85%という優れた精度を達成することで、CNN + RNNおよびCNN + Vision Transformerの組み合わせを凌駕することを実証している。
本研究では、気象データと画像から算出された緑色画素数を融合させたハイブリッドな物理情報に基づくニューラルネットワーク（PINN）を開発し、実世界の圃場条件下における2種類の商業用栽培品種に対して、ベースラインモデルを上回る精度でイチゴの樹冠容積を正確に予測できることを示した。
2025年に南西エチオピアで行われたフィールド調査において、5 t ha⁻¹のコーヒーハスクバイオ炭の施用と150 kg ha⁻¹のNPSB肥料の組み合わせは、他の処理区と比較して、インゲン豆の成長、収量、および経済的収益を著しく向上させることが示された。