Notice bibliographique
Résumé
Abstract We assessed the prospects of lentil cultivation in the Russian Federation and the most favorable regions for this. The following tasks were set: we assessed the importance of lentils in the country’s economy, identified promising regions for growing lentils, taking into account agronomic and economic conditions. When analyzing suitable regions for lentil cultivation, not only the agrotechnical conditions of cultivation were taken into account, but also economic factors, for example, the proximity and volume of sales markets, including exports. The selection of promising regions for growing lentils was made on the basis of its agrobiological properties, existing cultivation volumes and agro-climatic conditions of the regions of the Russian Federation. The impact of global climate change and the dynamics of lentil cultivation volumes in recent years were taken into account. Canada, as one of the world leaders in growing lentils, is located at the same latitude with the regions of the Saratov and Volgograd regions. In Russia, the Saratov and Volgograd regions are in good soil and climatic conditions for growing lentils. The high gross harvest was the result of an increase in the acreage under lentils, the value of which in 2019 amounted to 274 thousand hectares, which is 3 thousand hectares more than last year. The production of lentils is going on with a noticeable increase, which is due to the significant orientation of the cultivation of this crop for export. According to the AB-center, in 2015, export deliveries of lentils amounted to 7.4 thousand tons; in 2016-17.2; in 2017-64.6 thousand tons, 2018-77.9 thousand tons; 2019 – 79.8 thousand tons. In the course of research, it was found out that lentils play an important role in the national economy of the country. It is determined that the regions of the Saratov and Volgograd regions are the most promising for expanding lentil production both in terms of agro-climatic conditions and economic potential.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».