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Enregistrement W4237128774 · doi:10.35523/2307-5872-2020-31-2-118-124

ADVANTAGES IN GLOBAL ECONOMY OF RUSSIAN AGRICULTURAL PRODUCTION OF GRAIN CROPS

2020· article· en· W4237128774 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueАГРАРНЫЙ ВЕСТНИК ВЕРХНЕВОЛЖЬЯ · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Development and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArable landAgricultureBusinessTourismAgricultural productivityRussian federationGeographyAgricultural economicsEconomyEnvironmental protectionEconomic policyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Russian Federation is a leading player in the global community, taking the main paths to its formation. The main trend of global economy is globalization, and domestic economies are integrating into the modern system. The Russian Federation is one of the largest countries in the world, located in a variety of climatic zones, and a particularly favorable climate for the development of agricultural sector is in the south. In Russia, 10 % of the world's arable land is located, so more than 80% of the arable land of the Russian Federation is in the Central Volga region, the North Caucasus, the Urals and Western Siberia. Also in the south of Russia melon farming is widespread. The northern regions of the Russian Federation are also subject to successful development with the help of effective agricultural organizations, according to domestic experience, as well as the previous experience of countries such as Finland, Sweden, and Canada, their agriculture mainly operates in similar conditions as the northern and central RF. In October 2014, the Government of the Russian Federation approved a roadmap for import substitution in the agricultural sector for 2016-2017. According to it, the State Program for Agricultural Development for 2013-2020 and the newest prerogative vectors for the development of agro-industrial complex were established and the required resource provision in the amount of 568.3 billion rubles was allocated for 2015-2020, which will help to reduce imports by 1.4 trillion. rub. The ability to enter the world market can be considered as one of the motives for domestic producers of agricultural products and foodstuffs to increase production volumes and measures of state self-sufficiency in agricultural 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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