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Enregistrement W4283593381 · doi:10.1088/1755-1315/1043/1/012043

Current state of agriculture in the republic of Uzbekistan and the need for improving the efficiency of agro-clusters in the fruit and vegetable industry

2022· article· en· W4283593381 sur OpenAlexaboutno aff
Rashid Khakimov, Sarsengaliy Bayjanov, Jahongir Rozikov, Murodjon Mamatkulov, Kuatbay Ismailov, Акмал Дурманов

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Earth and Environmental Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Acquisition and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureCertificationEuropean unionBusinessAgricultural economicsState (computer science)Agricultural scienceInternational tradeGeographyEconomicsEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The article provides a basis for the need to reform the agricultural sector of Uzbekistan in general, and its fruit and vegetable industry in particular. The main problems faced by the agricultural sector of Uzbekistan were the high costs of collection, transportation, storage, processing, packaging and certification when delivering products from the field to end-users. Limited processing and packaging capacity of farms, which produce the bulk of fruit and vegetable exports in Uzbekistan, leads to significant losses. It should be noted that the share of agro-clusters in the markets of developed countries (European Union, USA and Canada) exceeds 40%, and in Uzbekistan this direction is only developing. In this regard, the article used the following tasks: to study the theoretical basis for the creation of agro-clusters to analyze the current economic situation in the country, to make recommendations for the creation of agro-clusters in fruit and vegetable products. Industry of Uzbekistan.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,177

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 technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeSans objet
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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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