Инновационное развитие сельского хозяйства: проблемы и перспективы
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
For Russia to have a weak agriculture unaffordable luxury. In agriculture busy 1/10 part of the working-age population, and that more than seven million people. A large part of the arable land on the planet are located in Russia, and starts agriculture, as we know from the earth, from how modern societies can this wealth will manage the future of our vast country. The total amount of manufactured goods account for more than 80 billion dollars a year, which greatly exceeds the performance of such countries as Argentina, Mexico, Canada and Australia. The first place we occupy in the cultivation of traditional crops oats, barley and rye. The maximum yields of these crops in the entire history of falls in the season of 2008-2009. For example, rye collected 4.5 million tons. In subsequent years, yield volumes declined slightly. On cultivation, collection and export of wheat Russia stably retains third place in the world. For comparison we collect 40-60 million tons in India 80 million tons in China 115 million tons per year. The crap we are confident leader, collecting 800 thousand tons per year since 2000-ies. On sugar beet and sunflower we are world leaders. However, sunflower oil production in 2012, we dropped to second place with a volume of 3.5 million tons, yielding Ukrainian producers.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,009 |
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 découle