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 ज़मीनों पर 6,000 से ज़्यादा टेरेस्ट्रियल एआईएम फ़ील्ड प्लॉट इकट्ठा किए जा चुके हैं. BLM AIM का डेटा संग्रह …
एफ़एलडीएएस डेटासेट (McNally et al. 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, इवैपोट्रांसपिरेशन, 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 समय के औसत का डेटा कलेक्शन है. इस कलेक्शन में, ज़मीन की सतह से जुड़ी गड़बड़ियों की जानकारी शामिल होती है. जैसे, बेसफ़्लो फ़्लक्स, रनऑफ़, सतह की मिट्टी में नमी, जड़ वाले क्षेत्र 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 का अनुमान लगाने वाले गेज का डेटा, सैटलाइट से मिला डेटा, और रडार से बारिश का अनुमान लगाने से जुड़ा डेटा. इससे, पृथ्वी की सतह पर या उसके आस-पास के मौसम की जानकारी का अनुमान लगाया जाता है. यह डेटासेट, फ़ेज़ … के लिए मुख्य (डिफ़ॉल्ट) फ़ोर्सिंग फ़ाइल (फ़ाइल A) है
मिट्टी में मौजूद चिकनी मिट्टी का कॉन्टेंट, प्रतिशत में (किलोग्राम / किलोग्राम). यह 250 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर, छह स्टैंडर्ड गहराई (0, 10, 30, 60, 100, और 200 सेमी) पर उपलब्ध है. 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, 250 मीटर के दायरे में मिट्टी के ग्रेट ग्रुप का अनुमान (संभावनाएं). मृदा प्रोफ़ाइलों के ग्लोबल कंपाइलेशन से मशीन लर्निंग के 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 …
मिट्टी में रेत की मात्रा, प्रतिशत में (किलोग्राम / किलोग्राम). यह जानकारी, 250 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर, छह स्टैंडर्ड गहराई (0, 10, 30, 60, 100, और 200 सेमी) पर उपलब्ध है. यह जानकारी, मिट्टी की प्रोफ़ाइलों और सैंपल के ग्लोबल कंपाइलेशन से मशीन लर्निंग के अनुमानों के आधार पर तैयार की गई है. प्रोसेसिंग के चरणों के बारे में यहां ज़्यादा जानकारी दी गई है. अंटार्कटिका …
मिट्टी का घनत्व (बारीक मिट्टी) 250 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर, छह स्टैंडर्ड गहराई (0, 10, 30, 60, 100, और 200 सें॰मी॰) पर 10 x कि॰ग्रा॰ / मी3. प्रोसेसिंग के चरणों के बारे में यहां ज़्यादा जानकारी दी गई है. इसमें अंटार्कटिका शामिल नहीं है. Earth के बाहर के मैप ऐक्सेस करने और उन्हें विज़ुअलाइज़ करने के लिए …
मिट्टी में मौजूद कार्बनिक कार्बन की मात्रा, x 5 ग्राम / कि॰ग्रा॰ में. यह छह स्टैंडर्ड गहराई (0, 10, 30, 60, 100, और 200 सें॰मी॰) पर 250 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर उपलब्ध है. इसका अनुमान, मिट्टी के ग्लोबल डेटासेट से 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) के लिए, मिट्टी की छह गहराई (0, 10, 30, 60, 100, और 200 सेमी) पर 250 मीटर की दूरी 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. … को 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, छह स्टैंडर्ड डेप्थ (0, 10, 30, 60, 100, और 200 सेमी) पर H2O में 250 मीटर के रिज़ॉल्यूशन पर. प्रोसेस करने 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 दायरे में, यूएसडीए के हिसाब से मिट्टी के ग्रेट ग्रुप की अनुमानित संभावनाएं. मृदा प्रोफ़ाइलों के ग्लोबल कंपाइलेशन से मशीन लर्निंग के 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 इलस्ट्रेटेड 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 बताने वाला यह लेवल-3 (L3) प्रॉडक्ट, दुनिया भर में ज़मीन की सतह की स्थितियों के बारे में हर दिन की कंपोज़िट इमेज उपलब्ध कराता है. यह इमेज, Soil Moisture Active Passive (SMAP) L-बैंड रेडियोमीटर से मिलती है. यहां मौजूद रोज़ाना का डेटा, डिसेंडिंग (स्थानीय …
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, हर दिन के हिसाब से दुनिया भर की ज़मीन की सतह की स्थितियों की जानकारी देता है. यह जानकारी, Soil Moisture Active Passive (SMAP) L-बैंड …
SMAP के लेवल-4 (L4) सॉइल मॉइस्चर प्रॉडक्ट में, सतह की मिट्टी में मौजूद नमी (0-5 सेमी वर्टिकल एवरेज), जड़ वाले क्षेत्र की मिट्टी में मौजूद नमी (0-100 सेमी वर्टिकल एवरेज), और रिसर्च से जुड़े 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 डेप्थ (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) में. पूर्वानुमान, डिजिटल सॉइल मैपिंग के तरीके का इस्तेमाल करके लगाए गए थे. यह तरीका, क्वांटाइल रैंडम फ़ॉरेस्ट पर आधारित है. इसके लिए, 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, बेडरॉक 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 गहराई 0-20 सेमी और 20-50 सेमी 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 औसत मात्रा 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 सेमी और 20-50 सेमी की गहराई पर, निकालने योग्य ज़िंक, 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 …
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 औसत, और स्टैंडर्ड डेविएशन. 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 सेमी और 20-50 सेमी पर, यूएसडीए टेक्सचर 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 0-20 सेमी और 20-50 सेमी की गहराई 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 लगाए थे. इसके लिए, 30 मीटर के पिक्सल साइज़ और मशीन लर्निंग के साथ-साथ … का इस्तेमाल किया गया था
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"]],[],[],[]]
