Yes / Purpose – The purpose of this study is to evaluate food supply chain stakeholders’ intention to use Industry 5.0 (I5.0) drones for cleaner production in food supply chains. Design/methodology/approach – We used a quantitative research design and collected data using an online survey administered to a sample of 264 food supply chain stakeholders in Nigeria. The partial least square structural equation model (PLS-SEM) was conducted to assess the research’s hypothesised relationships. Findings – We provide empirical evidence to support the contributions of I5.0 drones for cleaner production. Our findings showed that food supply chain stakeholders are more concerned with the use of I5.0 drones in specific operations such as reducing plant diseases which invariably enhances cleaner production. However, there is less inclination to drones adoption if the aim was pollution reduction, predicting seasonal output and addressing workers health and safety challenges. Our findings outline the need for awareness to promote the use of drones for addressing workers hazard challenges and knowledge transfer on the potentials of I5.0 in emerging economies. Originality – This is the first study to address I5.0 drones' adoption using a sustainability model. We contribute to existing literature by extending the sustainability model to identify the contributions of drones use in promoting cleaner production through addressing specific system operations. This study addresses the gap by augmenting a sustainability model, suggesting that technology adoption for sustainability is motivated by curbing challenges categorised as drivers and mediators.

Yes / The evolving field of disruptive technologies has recently gained significant interest in various industries, including agriculture. The fourth industrial revolution has reshaped the context of Agricultural Technology (AgriTech) with applications of Artificial Intelligence (AI) and a strong focus on data-driven analytical techniques. Motivated by the advances in AgriTech for agrarian operations, the study presents a state-of-the-art review of the research advances which are, evolving in a fast pace over the last decades (due to the disruptive potential of the technological context). Following a systematic literature approach, we develop a categorisation of the various types of AgriTech, as well as the associated AI-driven techniques which form the continuously shifting definition of AgriTech. The contribution primarily draws on the conceptualisation and awareness about AI-driven AgriTech context relevant to the agricultural operations for smart, efficient, and sustainable farming. The study provides a single normative reference for the definition, context and future directions of the field for further research towards the operational context of AgriTech. Our findings indicate that AgriTech research and the disruptive potential of AI in the agricultural sector are still in infancy in Operations Research. Through the systematic review, we also intend to inform a wide range of agricultural stakeholders (farmers, agripreneurs, scholars and practitioners) and to provide research agenda for a growing field with multiple potentialities for the future of the agricultural operations.

In the current agricultural context, agricultural machine unproductivity on fields and their impacts on soil along pathways are unavoidable. These machines have direct and indirect costs associated to their work in field, with non-productive time spent in manoeuvres when these are reaching field borders; likewise, there is a double application of product when machines are covering headlands while adding farm inputs. Both issues aggravate under irregular field geometry. Moreover, unproductive time can also appear in operations of loading/offloading the machine\'s reservoir with inputs/harvested-goods, which can increase with an improper use of the reservoir due to the inadequate machine path length. On the other hand, irregular steep surfaces present a problem for establishment of row crops and machine paths towards erosion. Though contouring (i.e., performing field operations perpendicular to slope direction) is a common practice to reduce runoff and increase water infiltration, still elevation contours are never parallel, while machine operations always are. Many of these issues were target for optimization in computer path planning for agricultural machines, where unproductivity was overall minimized and attempts of soil loss reduction by more proper path establishment also yielded results. This thesis gathered these issues in a combined path planning approach making possible to address soil loss and unproductive costs to their proper location. A number of methods was proposed and modified: creating and replicating steerable machine track; finding more optimal references for path coverage on irregular surfaces (curved or straight); quantifying the impacts of soil loss for a given path pattern; identifying spatially the water flow and concentration; defining geometrically different manoeuvre types and calculate its time, space and energy demands; obtain the overlapped area of input application; and quantifying the machine replenishment cost in relation to underuse of its reservoir for following tracks of inadequate length. An algorithm-application was achieved, which is capable of simulating a large number of path coverage scenarios and to display optimized ones based on a user defined criteria. Sugarcane crop, grown in Brazilian conditions, was the main object of study in this thesis because of its high in-field mechanization costs (along with unproductive operational costs), high susceptibility of soil erosion in its planting phase, and for occupying an area of predominant rolling surface. Case studies were subject to this algorithm that provided suitable outputs with minimized impacts. The outputs of the algorithm were comprehensive and showed potential for the methods to be used by agricultural decision makers. / No contexto agrícola atual, improdutividade de máquinas agrícolas em campo e seus impactos sobre o solo ao longo de suas vias são inevitáveis. Estas máquinas têm custos diretos e indiretos associados ao seu trabalho no campo, como tempo improdutivo gasto em manobras quando estes atingem os limites do talhão. Também nestes limites, há uma dupla aplicação de insumos agrícolas quando as máquinas estão cobrindo cabeceiras. Ambas as questões se agravam em talhões de geometria irregular. Além disso, o tempo improdutivo também pode aparecer em operações de carga / descarga do reservatório da máquina com insumos / bens colhidos, o que pode aumentar com um uso indevido do reservatório da máquina devido ao comprimento inadequado do percurso em campo. Ainda, superfícies irregulares e íngremes apresentam um problema para o estabelecimento de culturas em fileira e caminhos de máquinas contra declive. Apesar de operações em nível serem uma prática comum para reduzir o escoamento e aumentar a infiltração de água, curvas de nível nunca são paralelas, enquanto operações agrícolas são sempre paralelas. Muitas destas questões foram alvo de otimização computacional para planejamento de percursos de para máquinas agrícolas, onde a ineficiência foi, em geral, minimizada e tentativas de redução da perda de solo estabelecimento de percursos mais adequados também produziu resultados. Esta tese reuniu estas questões em uma abordagem de planejamento de percurso quantificando e direcionando custos de perda de solo e improdutividade de máquinas para sua devida localização. Métodos foram propostos e modificados, como: criar e replicar trajetos transitáveis de máquinas; encontrar referências ideais para a cobertura do trajeto em superfícies irregulares (curvas ou retas); quantificação dos impactos da perda de solo por um determinado padrão de percursos; identificar espacialmente o fluxo da água e sua concentração; definir geometricamente diferentes tipos de manobras e calcular o seu tempo, espaço e energia demandada; obter a área sobreposta de aplicação de insumos; e quantificar custo de reposição da máquina em relação à subutilização de seu reservatório para seguir trajetos de comprimento inadequado. Um aplicativo-algoritmo foi obtido capaz de simular um grande número de cenários de padrões de percurso, e exibindo aqueles que foram otimizados por critérios definidos pelo usuário. A cultura da cana, em condições brasileiras, foi a principal cultura de estudo nesta tese devido ao seu alto custo de mecanização (assim como custos operacionais improdutivos), alta suscetibilidade à erosão do solo na sua fase de plantio, e ocupando predominantemente áreas de superfície irregular. Os estudos de caso foram sujeitos ao algoritmo que obteve resultados coerentes e impactos minimizados. Os resultados do algoritmo mostram potencial para que os métodos avaliados sejam utilizados por tomadores de decisão da área agrícola.

In the current agricultural context, agricultural machine unproductivity on fields and their impacts on soil along pathways are unavoidable. These machines have direct and indirect costs associated to their work in field, with non-productive time spent in manoeuvres when these are reaching field borders; likewise, there is a double application of product when machines are covering headlands while adding farm inputs. Both issues aggravate under irregular field geometry. Moreover, unproductive time can also appear in operations of loading/offloading the machine\'s reservoir with inputs/harvested-goods, which can increase with an improper use of the reservoir due to the inadequate machine path length. On the other hand, irregular steep surfaces present a problem for establishment of row crops and machine paths towards erosion. Though contouring (i.e., performing field operations perpendicular to slope direction) is a common practice to reduce runoff and increase water infiltration, still elevation contours are never parallel, while machine operations always are. Many of these issues were target for optimization in computer path planning for agricultural machines, where unproductivity was overall minimized and attempts of soil loss reduction by more proper path establishment also yielded results. This thesis gathered these issues in a combined path planning approach making possible to address soil loss and unproductive costs to their proper location. A number of methods was proposed and modified: creating and replicating steerable machine track; finding more optimal references for path coverage on irregular surfaces (curved or straight); quantifying the impacts of soil loss for a given path pattern; identifying spatially the water flow and concentration; defining geometrically different manoeuvre types and calculate its time, space and energy demands; obtain the overlapped area of input application; and quantifying the machine replenishment cost in relation to underuse of its reservoir for following tracks of inadequate length. An algorithm-application was achieved, which is capable of simulating a large number of path coverage scenarios and to display optimized ones based on a user defined criteria. Sugarcane crop, grown in Brazilian conditions, was the main object of study in this thesis because of its high in-field mechanization costs (along with unproductive operational costs), high susceptibility of soil erosion in its planting phase, and for occupying an area of predominant rolling surface. Case studies were subject to this algorithm that provided suitable outputs with minimized impacts. The outputs of the algorithm were comprehensive and showed potential for the methods to be used by agricultural decision makers. / No contexto agrícola atual, improdutividade de máquinas agrícolas em campo e seus impactos sobre o solo ao longo de suas vias são inevitáveis. Estas máquinas têm custos diretos e indiretos associados ao seu trabalho no campo, como tempo improdutivo gasto em manobras quando estes atingem os limites do talhão. Também nestes limites, há uma dupla aplicação de insumos agrícolas quando as máquinas estão cobrindo cabeceiras. Ambas as questões se agravam em talhões de geometria irregular. Além disso, o tempo improdutivo também pode aparecer em operações de carga / descarga do reservatório da máquina com insumos / bens colhidos, o que pode aumentar com um uso indevido do reservatório da máquina devido ao comprimento inadequado do percurso em campo. Ainda, superfícies irregulares e íngremes apresentam um problema para o estabelecimento de culturas em fileira e caminhos de máquinas contra declive. Apesar de operações em nível serem uma prática comum para reduzir o escoamento e aumentar a infiltração de água, curvas de nível nunca são paralelas, enquanto operações agrícolas são sempre paralelas. Muitas destas questões foram alvo de otimização computacional para planejamento de percursos de para máquinas agrícolas, onde a ineficiência foi, em geral, minimizada e tentativas de redução da perda de solo estabelecimento de percursos mais adequados também produziu resultados. Esta tese reuniu estas questões em uma abordagem de planejamento de percurso quantificando e direcionando custos de perda de solo e improdutividade de máquinas para sua devida localização. Métodos foram propostos e modificados, como: criar e replicar trajetos transitáveis de máquinas; encontrar referências ideais para a cobertura do trajeto em superfícies irregulares (curvas ou retas); quantificação dos impactos da perda de solo por um determinado padrão de percursos; identificar espacialmente o fluxo da água e sua concentração; definir geometricamente diferentes tipos de manobras e calcular o seu tempo, espaço e energia demandada; obter a área sobreposta de aplicação de insumos; e quantificar custo de reposição da máquina em relação à subutilização de seu reservatório para seguir trajetos de comprimento inadequado. Um aplicativo-algoritmo foi obtido capaz de simular um grande número de cenários de padrões de percurso, e exibindo aqueles que foram otimizados por critérios definidos pelo usuário. A cultura da cana, em condições brasileiras, foi a principal cultura de estudo nesta tese devido ao seu alto custo de mecanização (assim como custos operacionais improdutivos), alta suscetibilidade à erosão do solo na sua fase de plantio, e ocupando predominantemente áreas de superfície irregular. Os estudos de caso foram sujeitos ao algoritmo que obteve resultados coerentes e impactos minimizados. Os resultados do algoritmo mostram potencial para que os métodos avaliados sejam utilizados por tomadores de decisão da área agrícola.