An Overview of the World Agricultural Machinery Manufacturing Sector
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
The problem that manufacturers of agricultural machinery are trying toovercome today is that they can develop the most appropriate technologies andproducts for the world's arable agricultural areas in different structures.While Europe and North America respectively account for 4% and 10% of theworld's arable land, this rate is 35% for Asia, 24% for Africa, 18% for LatinAmerica and 9% for Australia. Nowadays, rise and diversification of demand foragricultural machinery and equipment depend on such parameters as productionpatterns, product prices, alternative credit resources, and credit costs.Agricultural needs that are different from each other can only be met bymachine-equipment designed and manufactured according to these needs. In thisstudy, analyses of world agriculture sector have been evaluated in terms ofagricultural production, income, sectoral structure, rural population, andlevel of trade and export. By evaluating world agricultural machinerymanufacturing industry, technological tendencies, in the sector have been putforward. The most important result of the study is the growth of size in thefarms in the developed countries like the USA, Canada, the EU, Australia and insome Latin American countries like Argentina, Brazil, Mexico, and theutilization of high technology is the most important advancement in the sector.In these countries, a great number of sales of the agricultural machinery andequipments are mainly for replacing the old technology equipments. On the otherhand, the increase of the average farm size affects the sales of the machinesper farm negatively. However, this situation does not negatively affectturnover as more expensive machines will be sold. Farmers demand the use ofinnovative machines for private use and production, multi-tasking possessionand include features that can be used in niche production areas. Minimal energyconsuming machines summarize safety, efficiency, comfort and versatilityexpectations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle