Butun dunyo bo'ylab mahalliy jamoalar resurslardan foydalanish va barqarorlik amaliyoti haqida juda ko'p an'anaviy bilimlarga ega. Biroq, bu bilim ko'pincha yo'qolib ketish xavfi ostida, chunki jamoalar modernizatsiya va iqlim o'zgarishi bosimiga duch kelishadi. Aylanma iqtisodiyot ta'limi va mashinani o'rganishni integratsiyalashgan holda, biz kelgusi avlodlar uchun barqaror amaliyotlarni xabardor qilish uchun an'anaviy bilimlarni tahlil qilishimiz va saqlashimiz mumkin.

Mashinani o'rganish bilan tarixiy ma'lumotlarni tahlil qilish

Mashinani o'rganish algoritmlari barqaror hosil yig'ish amaliyotini xabardor qilish uchun o'simlik va hayvonlar populyatsiyasi haqidagi tarixiy ma'lumotlarni tahlil qilish uchun ishlatilishi mumkin. Misol uchun, Braziliyadagi loyiha Amazon havzasidagi baliq populyatsiyasi haqidagi ma'lumotlarni, shu jumladan mahalliy jamoalarning an'anaviy hosil yig'ish amaliyoti haqidagi ma'lumotlarini tahlil qilish uchun mashinani o'rganish algoritmlaridan foydalangan. Algoritmlar baliq populyatsiyasidagi naqshlarni aniqlay oldi va ekotizimni saqlab qolish va mahalliy jamoalarning turmush tarzini qo'llab-quvvatlash uchun barqaror hosil yig'ish usullarini taklif qildi(Proulx va boshq., 2021).

Doiraviy iqtisod ta'limi bilan an'anaviy bilimlarni saqlash

Iqtisodiyotning aylanma ta'limi resurslardan foydalanish va barqarorlik amaliyoti haqidagi an'anaviy bilimlarni saqlab qolishda ham hal qiluvchi rol o'ynashi mumkin. Talabalarga mahalliy bilimlar va aylanma iqtisodiyot tamoyillari haqida o'rgatish orqali biz an'anaviy amaliyotlarni hurmat qiladigan va isrofgarchilikni kamaytiradigan xatti-harakatlarni targ'ib qila olamiz.

Mahalliy jamoalarda aylanma iqtisodiy ta'limning haqiqiy misollari Kanadadagi Barqaror jamoalar dasturi kabi tashabbuslarni o'z ichiga oladi, bu mahalliy jamoalarda barqaror amaliyotlar va an'anaviy bilimlarni targ'ib qiladi. Dastur chiqindilarni kamaytirish, energiya samaradorligi va yerdan barqaror foydalanish kabi mavzular bo'yicha ta'lim resurslarini o'z ichiga oladi.

Oldinga harakatlanish

Aylanma iqtisodiyot ta'limi va mashinani o'rganishning integratsiyasi an'anaviy bilimlarni saqlab qolish va mahalliy jamoalarda barqaror amaliyotni ilgari surish imkoniyatiga ega. Tarixiy ma'lumotlarni tahlil qilish va aylanma iqtisodiy ta'limni targ'ib qilish orqali biz an'anaviy bilimlarni hurmat qilishimiz va yanada barqaror kelajakni yaratishimiz mumkin.

Mashinani o'rganish an'anaviy bilimlarni saqlab qolish va mahalliy jamoalarda barqaror amaliyotlarni ilgari surish uchun turli usullarda qo'llanilishi mumkin. Mana bir nechta qo'shimcha misollar:

  • Ob-havo sharoitlarini tahlil qilish: Mashinani o'rganish algoritmlari ekinlarni ekish va yig'ish bilan bog'liq an'anaviy amaliyotlarni xabardor qilish uchun tarixiy ob-havo ma'lumotlarini tahlil qilish uchun ishlatilishi mumkin. Misol uchun, Hindistondagi loyiha ob-havo sharoitlarini tahlil qilish va sholi etishtirish bilan bog'liq an'anaviy amaliyotlar haqida ma'lumot berish uchun mashina o'rganishdan foydalangan(Ganesan va boshq., 2019).
  • Yovvoyi tabiatni kuzatish: Mashinani o'rganish algoritmlari yovvoyi tabiat populyatsiyasini kuzatish va ov va tuzoqqa oid an'anaviy amaliyotlarni xabardor qilish uchun ham ishlatilishi mumkin. Misol uchun, Alyaskadagi loyiha karibu populyatsiyalari haqidagi ma'lumotlarni tahlil qilish va ov va "podalarni boshqarish" bilan bog'liq an'anaviy amaliyotlar haqida ma'lumot berish uchun mashinani o'rganishdan foydalangan(Braun va boshq., 2020).
  • An'anaviy hududlarni xaritalash: Mashinani o'rganishdan resurslarni boshqarish amaliyotini xabardor qilish uchun an'anaviy hududlarning batafsil xaritalarini yaratish uchun ham foydalanish mumkin. Misol uchun, Kanadadagi loyiha an'anaviy mahalliy hududning batafsil xaritasini yaratish va o'rmon xo'jaligi va ovchilik bilan bog'liq resurslarni boshqarish amaliyoti haqida ma'lumot berish uchun mashina o'rganishdan foydalangan(Boucher va boshq., 2021).

Aylanma iqtisodiyot ta'limi va mashinani o'rganish integratsiyasi mahalliy jamoalarda barqaror amaliyotlarni targ'ib qilish va an'anaviy bilimlarni saqlash imkoniyatiga ega. Tarixiy ma'lumotlarni tahlil qilish, yovvoyi tabiat populyatsiyasini kuzatish va an'anaviy hududlarni xaritalash orqali biz resurslarni boshqarishga yanada yaxlit yondashuvni yaratishimiz va kelajak avlodlar uchun barqaror amaliyotni targ'ib qilishimiz mumkin. Iqtisodiyotning aylanma ta'limi barqaror amaliyotlarni targ'ib qilish va an'anaviy bilimlarni hurmat qilishda ham hal qiluvchi rol o'ynaydi. Talabalarga mahalliy bilimlar va aylanma iqtisodiyot tamoyillari haqida o'rgatish orqali biz an'anaviy amaliyotlarni hurmat qiladigan va isrofgarchilikni kamaytiradigan xatti-harakatlarni targ'ib qila olamiz. An'anaviy bilimlar va aylanma iqtisodiyot ta'limining integratsiyasi, shuningdek, mahalliy jamoalar va atrof-muhitga foyda keltiradigan yanada adolatli va barqaror resurslardan foydalanish amaliyotini rivojlantirishi mumkin.

Bundan tashqari, an'anaviy bilimlarni saqlab qolish mahalliy jamoalarda barqaror amaliyotni targ'ib qilish uchun juda muhimdir. Mahalliy jamoalar modernizatsiya va iqlim o'zgarishi tufayli kuchayib borayotgan bosimlarga duch kelar ekan, an'anaviy bilimlarni saqlab qolish avlodlar davomida ishlab chiqilgan barqaror amaliyotlar haqida qimmatli tushunchalarni berishi mumkin. Mashinani o'rganish algoritmlari ushbu bilimlarni tahlil qilish va saqlashga yordam beradi va hamma uchun yanada barqaror kelajakni yaratadi. aylanma iqtisodiyot ta'limi va mashina o'rganish integratsiyasi an'anaviy bilimlarni saqlab qolish, barqaror amaliyotlarni ilgari surish va hamma uchun yanada adolatli va barqaror kelajakni yaratish imkoniyatiga ega. An'anaviy bilimlarni hurmat qilish va barqaror amaliyotlarni targ'ib qilish uchun birgalikda ishlash orqali biz resurslardan samarali foydalanish, chiqindilarni kamaytirish va kelajak avlodlar uchun atrof-muhitni muhofaza qilish uchun kelajak yaratishimiz mumkin.

Ma'lumotnomalar:

Boucher, N., Xeterington, R., Kote, S. va Dixon, J. (2021). Mashinani o'rganish va mahalliy bilim: Kanadadagi Birinchi Millat hududining fazoviy tahlili. International Journal of Digital Earth, 14(7), 749–769.

Braun, L., Duglas, DC va Amstrup, S. C. (2020). Yovvoyi tabiatni kuzatish uchun mashinani o'rganish: ma'lumotlarni bilimga aylantirish. Ekologik informatika, 57, 101096.

Ganesan, K., Santhi, B. va Kavitha, M. (2019). Tamil Naduda iqlim ma'lumotlaridan foydalangan holda guruch hosilini bashorat qilish uchun mashinani o'rganish modelini loyihalash. Kompyuter ilovalari xalqaro jurnali, 181(45), 10–15.

Proulx, R., Vagner, T. va Burke, M. (2021). Braziliya Amazonida barqaror hosil yig'ish amaliyoti haqida ma'lumot berish uchun mashinani o'rganishdan foydalanish. Atrof-muhit bo'yicha tadqiqot xatlari, 16(3), 035017.

Ko'proq vizual kontent uchun bizni Instagramda kuzatib boring!
https://www.instagram.com/economicdonut/
iqtisodiy donut