Market analysis and microbial biopreparations creation for crop production in Ukraine
Notice bibliographique
Résumé
BIOTECHNOLOGIA ACTA, V. 8, No 4, 2015Microbial Biotechnology are an integral part of modern innovative technologies that have found their application in industry, medicine, pharmacy, water management, agro-industrial production. According to Frost and Sullivan [1], the volume of the global biotechnology market in 2013 is estimated at 270 billion US dollars and projected growth rate until 2020 will be up to 10–12% per year, i.e. the global market for biotechnology will approach 600 billion dollars. According to experts, the global biotechnology market in 2025 will reach 2 trillion United States dollars, and the growth of individual segments of the market will be up to 30% [2]. Segmentation of the global biotechnology market is as follows (Frost and Sullivan, 2014) [1]: the main share (60%) is in biopharmaceuticals and biomedicine (the so-called “red biotechnology”), the share of industrial biotechnology and bioenergy (“white biotechnology”) is 35%. The agricultural and environmental (“green”) biotechnologies are 5%. The last segment of the market is actively developed in the US, Europe (France, Germany, Denmark, Switzerland, Sweden), Canada, Australia, Japan and Israel. Growing in the last 5 years, biotech markets, including agrobiotechnological market, are typical for China, India, Brazil, Argentina.A significant part of agricultural biotechnology is associated with microbial biopreparations for crop production that is one of the components of ecological (organic)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».