Agriculture Digitalisation as an Economic Growth Indicator (A Comparison of Private Farms in Ukraine and Germany)
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The article topic relevance is caused by the exclusive place of the agricultural sector in the Ukrainian economy, so its development will have a significant impact on the agro-industrial complex productivity and on efficiency of the state economy as a whole. The effectiveness of digital technology is confirmed by the example of developed countries, including Germany, the indicators of enterprises which in this article are the basis for comparison with Ukrainian subjects of state management. The article aim is to determine the necessity and substantiate methodological recommendations on implementation of the rural economy digitalisation as an indicator of economic growth in the agrarian economy sector based on the comparison of private farms of Ukraine and Germany. In the research, the general scientific methods were used, including the method of analysis, synthesis, and formalisation; method of comparative analysis; SWOT-analysis; PEST-analysis; graphical and statistical analysis. The research and analysis have allowed proving the necessity and grounds of theoretical and methodological recommendations on the active implementation of digitalisation in the industry. It was found, that for the efficient and safe process of digitalisation, it is necessary to improve the legislative basis for its support, to provide state support for the implementation of actions on digitalisation; improvement of access to information for Ukrainian farmers; creation of conditions for constructive dialogue with foreign scientists; stimulation of investment in science, technology; training of scientists and assessment and minimisation of risks that may be associated with implementation of digitalisation activities.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle