MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4285598331 · doi:10.25712/astu.2410-485x.2022.01.003

Bio-intensive and smart technologies in organic agriculture of Altai and Mongolia

2022· article· ru· W4285598331 sur OpenAlexaboutno aff
Valentina Kundius, Г. Гантулга

Notice bibliographique

RevueGrand Altai Research & Education / Наука и образование Большого Алтая · 2022
Typearticle
Langueru
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Industry and Aquatic Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureConsumption (sociology)Organic farmingAgricultural economicsBusinessOrganic productPopulationChinaAgrarian societyNatural resource economicsEconomicsGeographyEnvironmental healthMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Органическое сельское хозяйство в зарубежных странах признано современным и стратегическим трендом развития аграрной экономики. В статье представлены результаты исследования развития органического сельского хозяйства на основе биоинтенсивных технологий. Показаны тенденции и перспективы развития органического сельского хозяйства в Российской Федерации, Монголии и других зарубежных странах. За последнее десятилетие, особенно в постковидный период, осознанно акцентируется внимание потребителей на понятии «ответственное потребление», включающее, прежде всего, рациональное питание, в основе которого лежит потребление органической, экологически чистой продукции и здоровый образ жизни. При этом, соответственно, увеличивается производство органической пищевой продукции — его прирост составляет в среднем 12% в год. Однако темпы роста спроса на органическую продукцию, связанного с переориентацией большей части населения на здоровое питание и здоровый образ жизни, превышают рост предложения более чем в два раза. Органическое сельское хозяйство развивается в свыше 180 странах мира, лидерами потребления органической продукции являются США, Китай, Канада, страны ЕС, которые обеспечивают 77% спроса [1,2,3]. Органическое сельское хозяйство представляет собой сложную динамичную систему, включает множество подсистем. Обеспечение устойчивости его функционирования в условиях неопределенности и природных рисков возможно на основе научных подходов к обоснованию эффективных управленческих решений. В статье освещены теоретические основы применения биоинтенсивных и «умных», SMART-технологий в органическом сельском хозяйстве, предложены научные рекомендации по их эффективному применению. В процессе исследования применены методы: абстрактно-логический, монографический, расчетно-конструктивный, экономико-статистический, экспертных оценок. Теоретико-методологическую основу исследования составили научные исследования и рекомендации российских и зарубежных ученых Российской академии сельскохозяйственных наук, нормативно-правовые акты субъектов Российской Федерации, Монголии, ЕС по развитию экологического сельского хозяйства, стандарты IFOAM. Цель исследования: определить проблемы и ограничения развития органического сельского хозяйства на основе биоинтенсивных, умных технологий в регионах России и Монголии, предложить соответствующие научные рекомендации. Задачи исследования: показать теоретические основы применения биоинтенсивных и «умных», SMART-технологий в органическом сельском хозяйстве; предложить научные рекомендации по разработкам и применению умных технологий в органическом сельском хозяйстве. Результаты. В статье показаны особенности биоинтенсивных, умных технологий и эффективность их применения в органическом сельском хозяйстве. Organic agriculture in foreign countries is recognized as a modern and strategic trend in the development of the agrarian economy. The article presents the results of a study of the development of organic agriculture based on bio-intensive technologies. The trends and prospects for the development of organic agriculture in the Russian Federation, Mongolia and other foreign countries are shown. Over the past decade, especially in the post-teen period, consumers' attention has been consciously focused on the concept of "responsible consumption", which includes, first of all, rational nutrition based on the consumption of organic, environmentally friendly products and a healthy lifestyle. At the same time, the production of organic food products increases accordingly, its increase is on average 12% per year. However, the growth rate of demand for organic products exceeds the supply growth by more than two times due to the reorientation of the majority of the population to a healthy diet and a healthy lifestyle. Organic agriculture is developing in more than 180 countries of the world, the leaders in the consumption of organic products are the USA, China, Canada, EU countries, which provide 77% of demand [1,2,3]. It is proved that organic agriculture is a complex dynamic system that includes many subsystems. Ensuring the stability of its functioning in conditions of uncertainty and natural risks is possible on the basis of scientific approaches to substantiating effective management decisions. The article highlights the theoretical foundations of the use of bio-intensive and "smart", SMART technologies in organic agriculture, scientific recommendations for their effective use in organic agriculture are proposed. Abstract-logical, monographic, computational-constructive, economic-statistical, expert assessments are applied in the process of research. The theoretical and methodological basis of the study was made up of scientific research and recommendations of Russian and foreign scientists of the Russian Academy of Agricultural Sciences, regulatory legal acts of the subjects of the Russian Federation, Mongolia, the EU on the development of ecological agriculture, IFOAM standards. The purpose of the studyis to identify the problems and limitations of the development of organic agriculture based on bio-intensive, intelligent technologies in the regions of Russia and Mongolia, to offer relevant scientific recommendations. Research objectives: to show the theoretical foundations of the application of bio-intensive and "smart", SMART technologies in organic agriculture; to offer scientific recommendations on the development and application of smart technologies in organic agriculture. Results. The article shows the features of bio-intensive, smart technologies and the effectiveness of their application in organic agriculture.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,428
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGrand Altai Research & Education / Наука и образование Большого АлтаяMême sujetFood Industry and Aquatic BiologyTravaux en français237 207