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Enregistrement W3187352989 · doi:10.12737/2073-0462-2021-86-95

THE STATE AND FEATURES OF THE DEVELOPMENT OF LIVESTOCK INDUSTRIES IN RUSSIA AND ABROAD

2021· article· en· W3187352989 sur OpenAlexaboutno aff
Ilgizar Gaynutdinov, Фарит Мухаметгалиев, Fayaz Avhadiev

Notice bibliographique

RevueVestnik of Kazan state agrarin university · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Development and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLivestockAnimal husbandryAgricultureBusinessNatural resourceAgricultural economicsPopulationSustainabilityEconomicsGeographyPolitical scienceForestry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The state and level of development of livestock industries depend on internal (availability of basic production funds, material and labor resources, the level of technological and technical support, etc.) and external factors (the state of the country's economy, fluctuations in market conditions, the solvency of the population, natural resources, economic and political stability, etc.). The effectiveness of livestock industries and the level of their development are determined by a favorable combination of internal and external factors, with their rational use. The research aims to study and analyze the state and level of development of animal husbandry industries in the Russian Federation and abroad, with further identification of areas for improving efficiency and developing recommendations for their further development. As of 2019, compared to the pre-reform period (1990), the number of livestock of agricultural animals in the Russian Federation has sharply decreased: cattle (cattle) - by 3 times, including cows-by 2.6 times, pigs-by 1.5 times, sheep and goats-by 2.6 times. This led to a decrease in the density of livestock per 100 hectares of agricultural land, which reduces the efficiency of land use, including hayfields and pastures. On the territories of the Russian Federation, there are quite a lot of natural forage lands, which, with reasonable specialization and territorial placement of livestock industries, can increase the efficiency of their use. The lack of a unified policy to improve the sustainability of agroecological systems and their effective use in the country does not allow us to reach the pre-reform level of livestock production. For the period from 2010 to 2019, beef production decreased by 6.7%, and milk production by 0.5 %. For meat and meat products, the actual production volumes are above the established threshold of food security, and for milk and dairy products, this level has not yet been reached. So, by 2019, taking into account reserves, the share of domestic production was 83.1 % (with a threshold value of 90 %), and the share of imports was 16.9 %. All this dictates the need to study internal and external factors affecting the development of livestock industries, identify internal reserves and, on this basis, increase production volumes, and ensure competitiveness in the foreign market. In the world market of livestock production, the leading positions are occupied by such industrialized countries as the United States, Canada, Northern Europe, Australia, New Zealand. The analysis of the state of development of animal husbandry in these countries allows us to conclude that the growth of livestock production and livestock productivity was promoted by taking into account and combining internal and external factors - the use of industrial industrial technologies (dairy cattle breeding), taking into account natural factors (meat cattle breeding). The use of cheap sources of natural forage land and climatic conditions that allow for the production of livestock products in some of these countries (Australia, New Zealand, some US states) without the construction of capital livestock buildings makes it possible to obtain cheap, high-quality and competitive products. Taking into account the experience of foreign countries, taking into account the possibilities of agroecological systems, it is necessary to choose the right specialization of livestock industries and on this basis to increase the production volumes and efficiency of livestock products

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,176 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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