OPTIMIZATION OF THE MAIN DIRECTIONS OF THE DEVELOPMENT OF ANIMAL HUSBANDRY IN KAZAKHSTAN BY THE BENCHMARKING METHOD
Notice bibliographique
Résumé
Animal husbandry has always been considered one of the main directions in the agricultural sector of Kazakhstan, being an integral element of the strategic food security of the state, providing employment and income generation for the population. One of the main indicators characterizing the well-being of the country is the consumption of livestock products per capita. Therefore, it is necessary to pay due attention to the qualitative development of agriculture, in particular the development of animal husbandry and increasing its efficiency. Kazakhstan has great opportunities for the development of animal husbandry, this is due, first of all, to the country's natural competitive advantages, such as: favorable natural and climatic conditions, the availability of pastures, as well as the proximity of markets. The purpose of the research was to optimize the main directions of development of animal husbandry in Kazakhstan using the benchmarking method. The processing of scientific and statistical material was carried out by the method of comparative analysis using benchmarking elements. The task of the research included the study of technical, economic and natural and climatic indicators characterizing the level of development of animal husbandry in the countries closest to Kazakhstan in terms of resource provision and climatic conditions. The article presents a comparative analysis of countries such as Mongolia and Canada, it should be noted that the selected objects of comparison are similar in terms of the specifics of the introduction of animal husbandry in Kazakhstan. Such an approach to solving the problem associated with the further development of animal husbandry based on benchmarking contains a certain element of novelty. When calculating planned indicators, normative, calculation-analytical and optimization methods were used.
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 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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».