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Systemic design principles in agricultural systems design? A review
这项综述表明，尽管农业系统设计经常采用与彼得·琼斯（Peter Jones）系统设计原则相一致的做法——特别是对复杂性的理解和对目标的探寻——但由于缺乏明确的理论采纳，导致了概念上的脱节，从而限制了其在面对复杂的社会生态压力时驱动持续性、变革性变化的能力。
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agriculture
1195 篇论文
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Isolation of Methicillin-resistant Staphylococcus Aureus From Bovine Mastitis in Sebeta Town, Ethiopia
这项在埃塞俄比亚塞贝塔镇进行的研究揭示了牛乳腺炎的高患病率，并鉴定了奶牛体内的多重耐药金黄色葡萄球菌，强调了尽管不存在耐甲氧西林菌株，但对青霉素和氨苄西林等常用药物存在显著的抗生素耐药性。
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Assessing Sustainable Intensification Options for Maize Across Diverse Farm Types in central Malawi
本研究表征了马拉维中部的农场系统多样性，并表明由于资源禀赋以及生产力、收入与可持续性之间存在不同的权衡，可持续强化实践（特别是保护性农业）的适用性在不同类型的农场之间存在显著差异。
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Evaluation of the Nutritional components of Plantain (Musa paradisiaca L.) fruit peels
这项研究表明，常被当作废弃物丢弃的芭蕉皮具有显著的营养价值——包括高水平的碳水化合物、纤维、蛋白质、矿物质和维生素——使其成为食品、动物饲料及工业应用的切实且可持续的资源。
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Integrated Microalgal Wastewater Treatment and Biomass Valorization: A Circular Economy Approach Using Chlorella sorokiniana and Scenedesmus obliquus.
本研究表明，通过在城市初级污水中培养小球藻（*Chlorella sorokiniana*）和栅藻（*Scenedesmus obliquus*），能够有效去除营养物和重金属以达到农业回用标准，同时产生具有显著高价值生物质提取物，这些提取物可作为促进作物生长的强效生物刺激剂，从而验证了一种可持续的循环经济模式。
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Fatal occult diaphragmatic hernia in a small Indian civet (Viverricula indica taivana) presenting with rectal prolapse: A case report
本病例报告强调了一例导致小灵猫死亡且在放射学上呈隐匿性的横隔疝，该病例最初被显著的直肠脱垂所掩盖，从而凸显了在野生动物创伤病例中进行纵向监测和重复诊断影像检查的至关重要性，以避免对并发的致命性内部损伤发生漏诊。
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Oyster Mushroom Fortification Improves Nutritional and Sensory Quality of Polished Maize-based Complementary Food
用10–20%的平菇粉替代精磨玉米粉，能显著提高儿童辅食中的蛋白质、矿物质及整体营养密度，同时保持与未强化对照组相当的感官接受度。
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CT-Derived Endocranial Volume as a Surrogate for MRI-Derived Total Brain Volume in Domestic Cats
本研究验证了一种可重复的 3D Slicer 工作流，证明了 CT 衍生的颅内容积是家猫 MRI 衍生全脑体积的一种高度准确且具有成本效益的替代指标，显示出极强的预测一致性且偏差极小。
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Diagnostic performance of Giemsa and Field's stain thin blood films for detecting canine babesiosis in Makurdi, Nigeria
这项在尼日利亚马库尔迪进行的研究发现，吉姆萨染色和菲尔德染色薄血片在诊断犬巴贝斯虫病方面同样有效，其中菲尔德染色因其准备时间更短而具有实际优势，使其成为资源有限的兽医实验室中一种合适的低成本选择。
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Early Multi-Class Disease Detection in Chili Plant Leaves Using Convolutional Neural Networks: A Comparative Study
本研究提出了一种利用预训练卷积神经网络的深度学习框架，旨在实现辣椒叶片疾病的早期自动化多类检测，并证明了 MobileNetV2 在来自孟加拉国包含 16,392 张图像的真实田间数据集中达到了 96% 的准确率。