Transformation of transport arteries of Russia within the paradigm of green economy in the context of forestry
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
Abstract The aim of the article is to find effective growth points for the Russian economy, identify problems hindering the sustainable development according to the green paradigm. The benefits of Russia’s participation in international logistic project of recreating the new Silk Road are researched for forestry industry. Positive dynamics of the forest industry was achieved in 2018: in 10 months of 2018, the industrial production index in the woodworking sector was 109%, in the pulp and paper industry – 113%. Despite the positive trends, the capacity of the industry is far from fully revealed. The share of Russia in world forest turnover is 3% of the global volume unlike such countries as Finland (8%), Sweden (10%), the USA (13%), Canada (17%). The main consumers are China (76%), the Republic of Korea (20%), Japan (4%). Processed timber is acquired by China (83%), the Republic of Korea and Japan (17%). The development of export-oriented woodworking enterprises with high-value-added products in Russia demands a significant transformation of the transport-logistics complex. The article researches the main limitations of the transport system (low density of roads, the high demanding infrastructure investments, high costs of transportation), which do not allow enterprises to work effectively in foreign markets.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| 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 découle