साल 2011 से, ब्यूरो ऑफ़ लैंड मैनेजमेंट (बीएलएम) ने फ़ील्ड से जानकारी इकट्ठा की है. इससे, ज़मीन की सेहत के बारे में जानकारी मिलती है. इसके लिए, बीएलएम ने असेसमेंट इन्वेंट्री और मॉनिटरिंग (एआईएम) रणनीति का इस्तेमाल किया है. आज की तारीख तक, BLM की ज़मीन पर 6,000 से ज़्यादा टेरेस्ट्रियल एआईएम फ़ील्ड प्लॉट इकट्ठा किए जा चुके हैं. BLM AIM डेटा संग्रह …
एफ़एलडीएएस डेटासेट (मैकनली वगैरह, 2017) को, डेटा की कमी वाले विकासशील देशों में खाद्य सुरक्षा के आकलन में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया था. इसमें जलवायु से जुड़े कई वैरिएबल की जानकारी शामिल होती है. जैसे, नमी की मात्रा, नमी, वाष्पोत्सर्जन, मिट्टी का औसत तापमान, बारिश की कुल दर वगैरह. FLDAS के कई अलग-अलग डेटासेट हैं; …
NASA के Global Land Data Assimilation System के दूसरे वर्शन (GLDAS-2) के तीन कॉम्पोनेंट हैं: GLDAS-2.0, GLDAS-2.1, और GLDAS-2.2. GLDAS-2.0 को पूरी तरह से, मौसम की जानकारी देने वाले Princeton के इनपुट डेटा के साथ फ़ोर्स किया जाता है. साथ ही, यह 1948 से 2014 तक समय के हिसाब से एक जैसी सीरीज़ उपलब्ध कराता है. GLDAS-2.1 को मॉडल … के कॉम्बिनेशन के साथ फ़ोर्स किया जाता है
NASA के Global Land Data Assimilation System के दूसरे वर्शन (GLDAS-2) के तीन कॉम्पोनेंट हैं: GLDAS-2.0, GLDAS-2.1, और GLDAS-2.2. GLDAS-2.0 को पूरी तरह से, मौसम की जानकारी देने वाले Princeton के इनपुट डेटा के साथ फ़ोर्स किया जाता है. साथ ही, यह 1948 से 2014 तक समय के हिसाब से एक जैसी सीरीज़ उपलब्ध कराता है. GLDAS-2.1 को मॉडल … के कॉम्बिनेशन के साथ फ़ोर्स किया जाता है
M2T1NXLND (या tavg1_2d_lnd_Nx), रिसर्च और ऐप्लिकेशन के लिए मॉडर्न-एरा रेट्रोस्पेक्टिव एनालिसिस वर्शन 2 (MERRA-2) में, हर घंटे के हिसाब से औसत डेटा कलेक्शन होता है. इस कलेक्शन में, ज़मीन की सतह से जुड़ी गड़बड़ियों की जानकारी शामिल होती है. जैसे, बेसफ़्लो फ़्लक्स, रनऑफ़, सतह की मिट्टी में नमी, रूट ज़ोन की मिट्टी में नमी, सतह की परत में पानी, …
लैंड डेटा एसिमिलेशन सिस्टम (एलडीएएस), कई सोर्स से मिले डेटा को एक साथ इस्तेमाल करता है. जैसे, बारिश के गेज का डेटा, सैटलाइट का डेटा, और रडार से बारिश की माप. इससे, पृथ्वी की सतह पर या उसके आस-पास की जलवायु की स्थितियों का अनुमान लगाया जाता है. यह डेटासेट, फ़ेज़ … के लिए मुख्य (डिफ़ॉल्ट) फ़ोर्सिंग फ़ाइल (फ़ाइल A) है
मिट्टी में मौजूद चिकनी मिट्टी का प्रतिशत (किलोग्राम / किलोग्राम) 250 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर, छह स्टैंडर्ड गहराई (0, 10, 30, 60, 100, और 200 सेमी) पर. यह मिट्टी की प्रोफ़ाइलों और सैंपल के ग्लोबल कंपाइलेशन से मशीन लर्निंग की मदद से किए गए अनुमानों पर आधारित है. प्रोसेसिंग के चरणों के बारे में यहां ज़्यादा जानकारी दी गई है. अंटार्कटिका …
यूएसडीए के हिसाब से, मिट्टी के बड़े ग्रुप का अनुमानित डेटा. यह डेटा 250 मीटर के दायरे में मौजूद मिट्टी के लिए है. इसमें मिट्टी के अलग-अलग ग्रुप की संभावनाओं के बारे में बताया गया है. मशीन लर्निंग की मदद से, मिट्टी की प्रोफ़ाइलों के ग्लोबल कंपाइलेशन से मिले अनुमानों के आधार पर, यूएसडीए के मिट्टी के बड़े ग्रुप का डिस्ट्रिब्यूशन. मिट्टी के ग्रेट ग्रुप के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, कृपया मिट्टी के टैक्सोनॉमी की सचित्र गाइड - एनआरसीएस … देखें
250 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर, छह स्टैंडर्ड गहराई (0, 10, 30, 60, 100, और 200 सेमी) पर रेत का कॉन्टेंट, % (किलोग्राम / किलोग्राम) में. यह मिट्टी की प्रोफ़ाइलों और सैंपल के ग्लोबल कंपाइलेशन से, मशीन लर्निंग के अनुमानों पर आधारित है. प्रोसेसिंग के चरणों के बारे में यहां ज़्यादा जानकारी दी गई है. अंटार्कटिका …
मिट्टी का घनत्व (बारीक मिट्टी) 10 x कि॰ग्रा॰ / मी3, 250 मीटर रिज़ॉल्यूशन पर छह स्टैंडर्ड गहराई (0, 10, 30, 60, 100, और 200 सें॰मी॰) पर. प्रोसेसिंग के चरणों के बारे में यहां ज़्यादा जानकारी दी गई है. इसमें अंटार्कटिका शामिल नहीं है. Earth के बाहर मैप ऐक्सेस करने और उन्हें विज़ुअलाइज़ करने के लिए …
मिट्टी में मौजूद कार्बनिक कार्बन की मात्रा, x 5 ग्राम / कि॰ग्रा॰ में. यह 6 स्टैंडर्ड गहराई (0, 10, 30, 60, 100, और 200 सें॰मी॰) पर 250 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर उपलब्ध है. इसका अनुमान, मिट्टी के ग्लोबल डेटा के आधार पर लगाया गया है. प्रोसेसिंग के चरणों के बारे में यहां ज़्यादा जानकारी दी गई है. इसमें अंटार्कटिका शामिल नहीं है. …
मिट्टी की बनावट की क्लास (यूएसडीए सिस्टम), मिट्टी की छह गहराई (0, 10, 30, 60, 100, और 200 सेमी) के लिए 250 मीटर पर. मिट्टी की बनावट के अनुमानित फ़्रैक्शन से मिली जानकारी. इसके लिए, R में soiltexture पैकेज का इस्तेमाल किया गया. प्रोसेसिंग के चरणों के बारे में यहां ज़्यादा जानकारी दी गई है. इसमें अंटार्कटिका शामिल नहीं है. इसे ऐक्सेस करने के लिए …
मिट्टी में पानी की मात्रा (वॉल्यूमेट्रिक %) के लिए, 33kPa और 1500kPa सक्शन का अनुमान छह स्टैंडर्ड डेप्थ (0, 10, 30, 60, 100, और 200 सें॰मी॰) पर लगाया गया है. यह अनुमान 250 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर लगाया गया है. ट्रेनिंग पॉइंट, मिट्टी की प्रोफ़ाइलों के ग्लोबल कंपाइलेशन पर आधारित हैं: USDA NCSS AfSPDB ISRIC WISE EGRPR SPADE …
मिट्टी का पीएच मान, छह स्टैंडर्ड डेप्थ (0, 10, 30, 60, 100, और 200 सेमी) पर H2O में, 250 मीटर रिज़ॉल्यूशन पर. प्रोसेसिंग के चरणों के बारे में यहां ज़्यादा जानकारी दी गई है. इसमें अंटार्कटिका शामिल नहीं है. Earth Engine के बाहर मैप को ऐक्सेस करने और विज़ुअलाइज़ करने के लिए, इस पेज का इस्तेमाल करें. अगर आपको …
250 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर, यूएसडीए के हिसाब से मिट्टी के ग्रेट ग्रुप की अनुमानित संभावनाएं. मशीन लर्निंग की मदद से, मिट्टी की प्रोफ़ाइलों के ग्लोबल कंपाइलेशन से मिले अनुमानों के आधार पर, यूएसडीए के मिट्टी के बड़े ग्रुप का डिस्ट्रिब्यूशन. मिट्टी के ग्रेट ग्रुप के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, कृपया मिट्टी के टैक्सोनॉमी की सचित्र गाइड देखें - एनआरसीएस - …
NASA के Global Land Data Assimilation System के दूसरे वर्शन (GLDAS-2) के तीन कॉम्पोनेंट हैं: GLDAS-2.0, GLDAS-2.1, और GLDAS-2.2. GLDAS-2.0 को पूरी तरह से, मौसम की जानकारी देने वाले Princeton के इनपुट डेटा के साथ फ़ोर्स किया जाता है. साथ ही, यह 1948 से 2014 तक समय के हिसाब से एक जैसी सीरीज़ उपलब्ध कराता है. GLDAS-2.1 को मॉडल … के कॉम्बिनेशन के साथ फ़ोर्स किया जाता है
Soil and Landscape Grid of Australia (SLGA), ऑस्ट्रेलिया में मिट्टी की विशेषताओं का एक बड़ा डेटासेट है. इसका रिज़ॉल्यूशन 3 आर्क-सेकंड (~90 मीटर पिक्सल) है. ये सतहें, मॉडलिंग के नतीजे हैं. इनमें मिट्टी के मौजूदा डेटा और पर्यावरण से जुड़ी जानकारी का इस्तेमाल करके, मिट्टी की विशेषताओं के स्थानिक वितरण के बारे में बताया जाता है …
NASA/SMAP/SPL3SMP_E/006 कलेक्शन में, 4 दिसंबर, 2023 से उपलब्ध डेटा शामिल है. मिट्टी में नमी की मात्रा का यह लेवल-3 (L3) प्रॉडक्ट, दुनिया भर की ज़मीन की सतह की स्थितियों के बारे में हर रोज़ की कंपोज़िट जानकारी देता है. यह जानकारी, Soil Moisture Active Passive (SMAP) L-बैंड रेडियोमीटर से मिलती है. यहां मौजूद रोज़ाना का डेटा, डिसेंडिंग (लोकल …
04-12-2023 से पहले का डेटा, NASA/SMAP/SPL3SMP_E/005 के पुराने कलेक्शन में उपलब्ध है. इन्हें फिर से प्रोसेस किया जाएगा और इस कलेक्शन में जोड़ दिया जाएगा. मिट्टी में नमी की मात्रा बताने वाला यह लेवल-3 (L3) प्रॉडक्ट है. इसमें दुनिया भर की ज़मीन की सतह की स्थितियों के बारे में हर रोज़ की कंपोज़िट जानकारी मिलती है. यह जानकारी, Soil Moisture Active Passive (SMAP) L-बैंड से मिलती है …
SMAP के लेवल-4 (L4) सॉइल मॉइस्चर प्रॉडक्ट में, सतह की मिट्टी में मौजूद नमी (0-5 सेमी वर्टिकल औसत), जड़ वाले क्षेत्र की मिट्टी में मौजूद नमी (0-100 सेमी वर्टिकल औसत), और रिसर्च के लिए उपलब्ध अन्य प्रॉडक्ट (पुष्टि नहीं की गई) शामिल हैं. इनमें सतह पर मौसम का असर डालने वाले वैरिएबल, मिट्टी का तापमान, वाष्पीकरण, और नेट रेडिएशन शामिल हैं. इस डेटासेट को पहले … के नाम से जाना जाता था
छह स्टैंडर्ड गहराई (0-5cm, 5-15cm, 15-30cm, 30-60cm, 60-100cm, 100-200cm) पर, 10kPa, 33kPa, और 1500kPa सक्शन में वॉल्यूमेट्रिक वॉटर कॉन्टेंट 10^-3 cm^3/cm^3 (0.1 v% या 1 mm/m) है. पूर्वानुमान, डिजिटल सॉइल मैपिंग के तरीके का इस्तेमाल करके लगाए गए थे. यह तरीका, क्वांटाइल रैंडम फ़ॉरेस्ट पर आधारित है. इसमें दुनिया भर के …
मिट्टी की गहराई 0-20 सेमी और 20-50 सेमी पर, 2 मिमी से कम साइज़ वाले कणों का घनत्व, अनुमानित औसत, और मानक विचलन. पिक्सल वैल्यू को x/100 से वापस बदलना होगा. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर, मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट …
मिट्टी की गहराई 0-20 सेमी और 20-50 सेमी पर मिट्टी का कॉन्टेंट,\nअनुमानित माध्य और मानक विचलन. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर, मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं. मिट्टी की प्रॉपर्टी के बारे में अनुमान, Innovative … ने लगाए थे
0 से 200 सेंटीमीटर की गहराई पर मौजूद चट्टान की गहराई, अनुमानित औसत, और मानक विचलन. डेटा जनरेट करने के लिए, फ़सल वाली ज़मीन के संभावित मास्क का इस्तेमाल किया गया था. इसलिए, चट्टान के कई हिस्सों को मास्क कर दिया गया है. इन हिस्सों में, बेडरॉक की गहराई 0 सेमी होती है. इसलिए, ये हिस्से … के तौर पर दिखते हैं
मिट्टी की गहराई 0-20 सेमी और 20-50 सेमी पर, कैटायन एक्सचेंज की क्षमता का अनुमानित औसत और मानक विचलन. पिक्सल वैल्यू को exp(x/10)-1 से वापस बदलना होगा. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर, मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट …
मिट्टी की 0-20 सेमी और 20-50 सेमी की गहराई पर, निकाला जा सकने वाला कैल्शियम, अनुमानित माध्य और मानक विचलन. पिक्सेल वैल्यू को exp(x/10)-1 फ़ॉर्मूले का इस्तेमाल करके वापस बदला जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं …
मिट्टी की 0-20 सेमी और 20-50 सेमी की गहराई पर, निकाला जा सकने वाला लोहा, अनुमानित माध्य और मानक विचलन. पिक्सेल वैल्यू को exp(x/10)-1 फ़ॉर्मूले का इस्तेमाल करके वापस बदला जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं …
मिट्टी की 0-20 सेमी और 20-50 सेमी की गहराई पर, मैग्नीशियम की अनुमानित मात्रा, अनुमानित औसत, और मानक विचलन. पिक्सेल वैल्यू को exp(x/10)-1 फ़ॉर्मूले का इस्तेमाल करके वापस बदला जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं …
मिट्टी की गहराई 0-20 सेमी और 20-50 सेमी पर, फ़ॉस्फ़ोरस को निकाला जा सकता है. इसके अनुमानित औसत और मानक विचलन का पता लगाया जा सकता है. पिक्सेल वैल्यू को exp(x/10)-1 फ़ॉर्मूले का इस्तेमाल करके वापस बदला जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं …
मिट्टी की गहराई 0-20 सेमी और 20-50 सेमी पर, निकाला जा सकने वाला पोटाशियम, अनुमानित माध्य और मानक विचलन. पिक्सेल वैल्यू को exp(x/10)-1 फ़ॉर्मूले का इस्तेमाल करके वापस बदला जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं …
मिट्टी की 0-20 सेमी और 20-50 सेमी की गहराई पर मौजूद सल्फ़र को निकाला जा सकता है. इसके लिए, अनुमानित औसत और स्टैंडर्ड डेविएशन का इस्तेमाल किया जाता है. पिक्सेल वैल्यू को exp(x/10)-1 फ़ॉर्मूले का इस्तेमाल करके वापस बदला जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं …
मिट्टी की 0-20 सेंटीमीटर और 20-50 सेंटीमीटर की गहराई पर, निकालने योग्य ज़िंक की मात्रा, अनुमानित औसत, और मानक विचलन. पिक्सेल वैल्यू को exp(x/10)-1 फ़ॉर्मूले का इस्तेमाल करके वापस बदला जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं …
ढलान, रासायनिक, और मिट्टी के भौतिक गुणों का इस्तेमाल करके, मिट्टी की उर्वरता की क्षमता का वर्गीकरण किया गया है. इस लेयर के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, कृपया इस पेज पर जाएं. 'fcc' बैंड के लिए क्लास, पिक्सल वैल्यू पर लागू होती हैं. इन्हें x modulo 3000 के साथ वापस बदलना होगा. घने जंगल वाले इलाकों में …
मिट्टी की 0-20 सेमी और 20-50 सेमी की गहराई पर ऑर्गैनिक कार्बन, अनुमानित औसत, और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सेल वैल्यू को exp(x/10)-1 फ़ॉर्मूले का इस्तेमाल करके वापस बदला जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं …
मिट्टी की गहराई 0-20 सेमी और 20-50 सेमी पर रेत की मात्रा,\nअनुमानित औसत और मानक विचलन. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर, मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं. मिट्टी की प्रॉपर्टी के बारे में अनुमान, Innovative … ने लगाए थे
मिट्टी की गहराई 0-20 सेमी और 20-50 सेमी पर गाद की मात्रा, अनुमानित औसत, और मानक विचलन. पिक्सेल वैल्यू को exp(x/10)-1 फ़ॉर्मूले का इस्तेमाल करके वापस बदला जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं …
मिट्टी की 0-20 सेमी और 20-50 सेमी की गहराई पर मौजूद पत्थर का कॉन्टेंट, अनुमानित औसत, और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सेल वैल्यू को exp(x/10)-1 फ़ॉर्मूले का इस्तेमाल करके वापस बदला जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं …
मिट्टी की 0-20 सेमी और 20-50 सेमी की गहराई पर मौजूद कुल कार्बन, अनुमानित औसत, और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सेल वैल्यू को exp(x/10)-1 फ़ॉर्मूले का इस्तेमाल करके वापस बदला जाना चाहिए. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं …
मिट्टी की 0-20 सेमी और 20-50 सेमी की गहराई पर कुल नाइट्रोजन, अनुमानित माध्य और मानक विचलन. पिक्सल वैल्यू को exp(x/100)-1 फ़ॉर्मूले का इस्तेमाल करके वापस बदलना होगा. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं …
मिट्टी की गहराई 0-20 सेंटीमीटर और 20-50 सेंटीमीटर पर, यूएसडीए के हिसाब से मिट्टी की बनावट का क्लास. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर, मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं. मिट्टी की प्रॉपर्टी के बारे में अनुमान, Innovative Solutions for Decision … ने लगाए थे
मिट्टी की गहराई 0-20 सेमी और 20-50 सेमी पर, एल्युमीनियम की मात्रा का अनुमानित औसत और मानक विचलन. पिक्सेल वैल्यू को exp(x/10)-1 फ़ॉर्मूले का इस्तेमाल करके वापस बदला जाना चाहिए. मिट्टी की प्रॉपर्टी के बारे में अनुमान, Innovative Solutions for Decision Agriculture Ltd. (iSDA) ने 30 मीटर पिक्सल साइज़ पर लगाए थे. इसके लिए, मशीन लर्निंग के साथ-साथ …
मिट्टी की 0-20 सेमी और 20-50 सेमी की गहराई पर पीएच, अनुमानित औसत, और स्टैंडर्ड डेविएशन. पिक्सेल वैल्यू को x/10 से वापस बदलना होगा. घने जंगल वाले इलाकों (आम तौर पर, मध्य अफ़्रीका) में, मॉडल की सटीकता कम होती है. इसलिए, बैंडिंग (स्ट्राइपिंग) जैसे आर्टफ़ैक्ट दिख सकते हैं. …
[[["समझने में आसान है","easyToUnderstand","thumb-up"],["मेरी समस्या हल हो गई","solvedMyProblem","thumb-up"],["अन्य","otherUp","thumb-up"]],[["वह जानकारी मौजूद नहीं है जो मुझे चाहिए","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["बहुत मुश्किल है / बहुत सारे चरण हैं","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["पुराना","outOfDate","thumb-down"],["अनुवाद से जुड़ी समस्या","translationIssue","thumb-down"],["सैंपल / कोड से जुड़ी समस्या","samplesCodeIssue","thumb-down"],["अन्य","otherDown","thumb-down"]],[],[],[]]
