«Зелёная» экономика в сельском хозяйстве Российской Федерации
Notice bibliographique
Résumé
For compliance with international standards, Russian agriculture needs to be updated. An alternative used in agriculture models of governance, may be the introduction of principles of economy. The need to transition to a due to the strong dependence of all sectors from resource extraction industries and technologies. The main carbohydrate media are oil, coal and gas. Today in the world only a few States are engaged in the export of all three types of energy Russia, Kazakhstan, Norway and Canada. There is a paradoxical situation Russia has one of the largest areas designated for agricultural purposes in the world, but the full potential is not used, and the fertile area was reduced. This shows he is the inefficiency of the old resource model. The concept of is based on the understanding that the production depends on the environment and therefore all directions are focused on economical use of natural resources and their conservation. The article presents the concept of economy, the main directions of the concept and experiences of their incarnations in other countries. The industrial model of agriculture based on the use of mechanical production, can not be called perfect, because it is wasteful and makes high demands to get the product. However, the traditional model of manual labour can not cover the basic regional food requirements. Main priorities of development of the directions of green economy in agriculture in Russia, based on international experience, which can increase the competitiveness of the agro-industrial complex for investors.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 ».