STATE AND PROSPECTS OF VEGETABLE GROWING DEVELOPMENT IN SIBERIAN FEDERAL DISTRICT
Notice bibliographique
Résumé
The paper considers the current state of the vegetable growing industry in Siberian Federal District over last quarter of a century. In the Siberian Federal District, 1.5 million tons of vegetables are produced annually, and according to rational food standards, 2.8-3 million tons are needed for the district population, i.e. 1.5 million tons should be brought in. Vegetable producing was rather stable in Siberian Federal District over 1990–2015. Novosibirsk, Omsk and Kemerovo regions and Altai and Krasnoyarsk territories are the main district suppliers of vegetable production for their own needs and other regions as well. Republics of Altai and Tuva do not produce vegetable cultures due to unfavorable nature-climatic conditions; they take the 11th and 12th places among Siberian regions. On the database of the Federal State Statistic Service over 25 years, there was analyzed use of land sown to vegetables, dynamics of vegetables croppage and productivity in the Russia Federation and Siberian Federal District. Vegetable crops productivity was influenced by advanced technologies of vegetable growing on covered soil such as hydroponics, drip irrigation and vertical vegetable growing. In modern greenhouse enterprises, productivity can reach up to 180 kg/m2. A series of factors limiting vegetable growing development is pointed out. Indicators of the industry development up to 2025 are calculated and measures for their achievement are suggested.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».