OPTIMIZATION OF THE MANAGEMENT MECHANISM FOR THE INNOVATIVE DEVELOPMENT OF THE REGION’S AGRICULTURAL SECTOR
Notice bibliographique
Résumé
The current trends in the development of innovative activities in Russia are far from fully meeting the expectations associated with improving the competitiveness of products and the quality of life of the population, with the provision of dynamic sustainable growth, and the formation of the innovative economy. The mixed nature of the Russian economy, the fundamentally different technological level and institutional conditions for the development of various sectors exclude the possibility of defining a single model of innovative development that is universal for all sectors. In the current conditions, the technical and technological level of the agrarian sector of the country's economy is the most catastrophically lagging behind the world's leading producers of agricultural products. Domestic agrarian production is 5 times more energy intensive and 4 times more metal consuming, and labor productivity is 8-10 times lower than in the USA, in the leading countries of the European Union and Canada. Not having eliminated this techno-technological backlog, without implementing the advanced development of certain specific areas of scientific research and technological developments in the field of agriculture, Russia's agrarian sector will finally lose its competitiveness and will not be able to ensure the country's food security. Thus, the need for a scientific justification of the theory, methodology and practice of the innovative development management of the agrarian sector of the regional economy in the context of large-scale economic and institutional transformations determines the urgency of the issue. Currently, most of the works of domestic researchers put emphasis on the problems of knowledge transfer, at the same time, the methodology for creating and commercializing competitive scientific knowledge through the formation of innovative agricultural clusters is beyond the scope of scientific research, and its management and economic mechanism has not been developed yet. Thus, the aim of this research is to develop proposals for optimization of the management mechanism for the innovative development of the region's agricultural sector (by the example of the Samara Region of the Russian Federation). The research used a set of methods of scientific knowledge used at both theoretical and empirical levels (conceptual modeling, synthesis and analysis, tabular and graphical interpretation of theoretical information and empirical data).
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».