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Enregistrement W3014545802 · doi:10.15405/epsbs.2020.04.36

Main Trends Of Increase In Productivity Of Beekeeping

2020· article· en· W3014545802 sur OpenAlexaboutno aff
S. V. Oskin, N. Y. Kurchenko, D. S. Ovsyanikov

Notice bibliographique

Revue˜The œEuropean Proceedings of Social & Behavioural Sciences · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect and Pesticide Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeekeepingProductivityAutomationMechanizationProfitability indexEstimationService (business)Function (biology)Agricultural engineeringComputer scienceEngineeringBusinessAgricultureEconomicsGeographyEconomic growthMarketingEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A big number of entomophilous plants are cultivated in Russia. These plants need a cross-pollination which is effected by bees only. Beekeeping is a quite specific branch and in a lot of countries it is automated and mechanized. For estimation of the level of labour productivity as well as the level of mechanization and automation in the branch, it is proposed to implement a ROL index. In our work the estimation of ROL across the countries — leaders in bee-keeping — was done. It is proposed to implement the expenditure index which is inverse to the profitability. The objective function of ROL optimization is proposed. The objective function considers the level of mechanization and automation of the output. Optimization of objective function parameters was carried out based on example of Krasnodar region for 4 threshold values of ROL: $ 10 000 per person, $ 20 000 per person, $ 30 000 per person, $ 40 000 per person. These are the main levels of automation and mechanization of technological processes in beekeeping. It was stated that it is possible to increase the ROL up to the advanced countries level by means of increase of automation level. In this case the service norm also increases up to values of USA and Canada. The search of optimal solution of objective function and optimal values of its parameters gave the possibility to establish the rational value of bee-families service norm related to a beekeeper for all levels of automation and mechanization.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,787
Score d'incertitude au seuil0,298

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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