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Enregistrement W2270363614

Статистические исследования мирового производства зерна ячменя

2015· article· ru· W2270363614 sur OpenAlexaboutno aff
Репко Наталья Валентиновна, Подоляк Ксения Вадимовна, Смирнова Елизавета Валерьевна, Острожная Юлия Викторовна

Notice bibliographique

RevueПолитематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета · 2015
Typearticle
Langueru
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Biological Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureProductivityLivestockGeographyProduction (economics)CropAgricultural scienceWorld marketAgricultural economicsAgronomyBusinessBiologyEconomicsForestryEconomic growthInternational trade
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article presents an analysis of the statistical data on use of barley in the world agriculture. The dynamics of changes in acreage under crop has been studied over the past decade in the global community. The structure of indicators in barley’s area was reduced and the main regions of production have been described. As the world as some countries barley productivity was studied. The article presents the data on world production of barley for lust four years. The structure of production of the main producing counties for 2014 is presented graphically. On the basis of the material revealed, more than half of the total harvest of barley in the world has been produced by three regions: The European Union, the Russian Federation and Canada. The article presents a comparative analysis in the above productivity of barley by the world leaders in the production of this crop. A direct influence of environmental factors on final grain yield has noted. Also the issue of national economic importance of culture has been revealed. We have noted the areas of the culture use such as food, brewing industry, as well as livestock (as it is known, barley is one of the most valuable forage crops)

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,003
Bibliométrie0,0010,007
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0070,005
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,015

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,138 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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