Impact of agricultural land conversion on climate change

Climate change and land use conversion are two major global environmental issues. A claim is made that climate change has brought new challenges for global land use, while land use conversion is hardly realized as a major driver for climate change. Using mapping techniques, this study aims to investigate the relationship between climate change and agricultural land conversion (ALC), by which land is converted from agricultural to other uses (e.g., urban areas, national and natural parks, roads, industrial areas, and afforestation projects). CO2 emission is considered as the main impact of climate change, and agricultural land conversion is regarded as the most important global land use. In this study, data are obtained from two databases: the World Bank and the Food and Agriculture Organization (FAO) for the period of 1962-2011. Considering the FAO (2015) classification, the countries are categorized into five different groups (high-income non-OECD, high-income OECD, upper-middle-, lower-middle-, and low-income countries). Economies were divided into several income groups according to 2014 gross national income per capita. The results show that agricultural areas in high-income countries have decreased, while in low- to middle-income countries, they have increased. The highest CO2 emissions can be observed, especially in high-income countries, whereas the lowest CO2 emissions happen in the low- and lower-middle-income countries. The results further show that there is a positive relationship between CO2 emissions and ALC across the world. It can be observed that CO2 emission is increasing where agricultural area is declining. On the contrary, CO2 emission is declining where agricultural area is increasing

Organic Food & Farming in Iran

An article on Irans Geography, agriculture and socio-economic condition, the historical development of the organic sector in Iran, its production structure and type of output as well as markets and future prospects

Organic agriculture in Iran: farmers' barriers to and factors influencing adoption

Organic agriculture is being promoted in Iran to address environmental problems resulting from the use of chemical materials in agriculture. Despite many advantages of organic agriculture, the results of several case studies show that its adoption rate is still very low among farmers. The purpose of this paper is to review previous studies that investigated the main factors influencing and challenging the adoption of organic agriculture. The review included journal articles and conference papers from 2007 to 2012. The results show that Iranian farmers have strong motives for the adoption, yet face challenges in certifying, marketing, and accessing reliable technical information and credits. Given the review of factors that govern farmers' adoption of organic agriculture, key mechanisms for promoting farmers' adoption are discussed. Further research is needed to learn how to bring these mechanisms into play in Iran

Do local banks credits to private sector and domestic direct investments affect FDI inflow? (Malaysia evidence)

This study analysis the factors affecting foreign direct investment inflow in manufacturing sector in Malaysia in between 1974 to 2009, mainly focused on two determinants; domestic credit to private sector by local commercial banks and domestic direct investment. Growth Domestic product and the Trade Openness are also included in the model respectively; the results indicate that Gross Domestic Product of manufacturing, Trade openness, domestic credit to private sector and domestic direct investment significantly influenced the level of foreign direct investment inflow into Malaysia. This study manipulate the cointegration test method and Vector Auto Regression Granger causality between logarithm of foreign direct investment, domestic credit to private sector and domestic direct investment respectively which illustrates both variables are cointegrated and also Granger caused of foreign direct investment

Influence of residual stresses on fracture

EThOS - Electronic Theses Online ServiceGBUnited Kingdo

The effect of triage training on based on stabilization model on nurse's satisfaction in emergency ward: a clinical trial

زمینه و هدف: تریاژ یکی از مهمترین عملکردهای بالینی پرستاران بخش اورژانس می باشد که تسلط یافتن به این عملکرد می تواند روند تثبیت موقعیت را در این بخش در پی داشته باشد. این مطالعه با هدف بررسی تأثیر آموزش تریاژ مبتنی بر مدل تثبیت موقعیت، بر رضایت شغلی پرستاران انجام شده است. روش‌ بررسی: در این مطالعه کارآزمایی بالینی که به صورت نیمه تجربی در سال 1392 انجام شد، 34 پرستار مرد بخش اورژانس بیمارستان نظامی منتخب که مسئول انجام تریاژ بودند، وارد مطالعه شدند و رضایت شغلی آنان قبل از مداخله ثبت گردید. سپس آموزش تریاژ با استفاده از وسایل کمک آموزشی (اسلاید و پمفلیت) و همچنین به صورت آموزش چهره به چهره به مدت یک هفته، به پرستاران دخیل در تریاژ داده شد و تریاژ به شیوه علمی با حضور محقق طی یک هفته انجام شد. پس از یک هفته مجدداً رضایت شغلی شرکت کنندگان در مطالعه ثبت شد. یافته ها: رضایت شغلی پرستاران شرکت کننده در مطالعه بعد از انجام مداخله آموزش تریاژ مبتنی بر مدل تثبیت موقعیت افزایش یافت. به طوری که قبل از مداخله میزان رضایت شغلی آنان 00/13±00/68 بود که پس از مداخله به 80/11±44/71 تغییر یافت و این اختلاف از نظر آماری معنی دار بود (01/0>P). همچنین رضایت شغلی با سابقه کار پرستاری و وضعیت تأهل ارتباط معنی داری داشت (05/0>P). نتیجه‌گیری: در این مطالعه آموزش تریاژ به عنوان یکی از عوامل تأثیرگذار بر رضایت شغلی پرستاران معرفی گردید؛ لذا بر آموزش پرستاران در زمینه های تخصصی خصوصاً تریاژ تأکید می گردد

Survey of the risk factors of hydatid cyst infection in Lordegan area of Chaharmahal and Bakhtiari province of Iran, 2004

چکیده: زمینه و هدف: کیست هیداتیک یکی از بیماریهای مشترک بین انسان و دام است که از شیوع نسبتا گسترده ای در دنیا برخوردار می باشد. استان چهارمحال و بختیاری به دلیل وجود شغل دامپروری یکی از نقاط بالقوه پر خطر این بیماری است. با توجه به اینکه شهرستان لردگان دارای شیوع بالایی از آلودگی در استان می باشد، این مطالعه با هدف بررسی میزان آگاهی از عوامل خطر ابتلاء به کیست هیداتیک در این شهرستان مورد بررسی قرار گرفته است. روش بررسی: در یک مطالعه توصیفی – تحلیلی از بین تمام افراد بالای 15 سال شهرستان لردگان 500 نفر به روش چند مرحله ای تصادفی انتخاب شدند. پرسشنامه خود ساخته حاوی سؤالاتی در مورد عوامل خطر ابتلا به بیماری در اختیار آنها قرار گرفته و تکمیل گردید. همچنین 30 قصاب از مناطق مختلف این شهرستان انتخاب و پرسشنامه شامل موارد نگهداری سگ توسط قصاب ها و امکان تغذیه سگ به وسیله احشاء آلوده تکمیل گردید. اطلاعات به دست آمده از پرسشنامه ها با استفاده از آزمون کای دو تجزیه و تحلیل گردید. یافته ها: در این مطالعه میزان آگاهی از نحوه انتقال بیماری 2/7 و میزان استفاده از آب لوله کشی 2/88 بوده است. همچنین در 4/54 موارد سبزیجات بصورت مؤثر شستشو داده می شدند. میزان نگهداری سگ در منزل 4/22، نگهداری دام در منزل 6/42، وجود سگ ولگرد در محل سکونت 6/75 بود. وجود سگ در محل قصابی ها 30 و ‌تغذیه سگ ها با احشاء دام ها 20 بود. 40 قصابان برای سهولت جدا کردن پوست در زیر آن می دمیدند. نتیجه گیری: با توجه به نتایج این بررسی که نشان می دهد سطح آگاهی مردم و قصاب ها در حد پائینی است به نظر می رسد که این افراد از نظر عوامل خطر بیماری کیست هیداتیک بایستی مورد آموزش قرار گیرند

Energy Consumption and Modeling of output energy with Multilayer Feed-Forward Neural Network for Corn Silage in Iran

In this study, various Artificial Neural Networks (ANNs) were developed to estimate the output energy for corn silage production in Esfahan province, Iran. For this purpose, the data on 65 corn silage production farms in the Esfahan province, were collected and analyzed. The results indicated that total energy input for corn silage production was about 83126 MJ ha–1; machinery (with 38.8 %) and chemical fertilizer (with 24.5 %) were amongst the highest energy inputs for corn silage production. The developed ANN was a multilayer perceptron (MLP) with eight neurons in the input layer (human power, machinery, diesel fuel, chemical fertilizer, water for irrigation, seed, farm manure and pesticides ), one, two, three, four and five hidden layer(s) of various numbers of neurons and one neuron (output energy) in the output layer. The results of ANNs analyze showed that the (8-5-5-1)-MLP, namely, a network having five neurons in the first and second hidden layer was the best-suited model estimating the corn silage output energy. For this topology, MAB, MAE, RMSE and R2 were 0.109, 0.001, 0.0464 and 98%, respectively. The sensitivity analysis of input parameters on output showed that diesel fuel and seeds had the highest and lowest sensitivity on output energy with 0.0984 and 0.0386, respectively. The ANN approach appears to be a suitable method for modeling output energy, fuel consumption, CO2 emission, yield, and energy consumption based on social and technical parameters. This method would open new doors to advances in agriculture and modeling