Creating Optimal Conditions for the Development of Agribusiness by Scenario Modeling of the Production and Industry Structure of Agricultural Formations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays model formulations aimed at the optimal use of production resources at the management level of individual agricultural formations, taking into account the construction of promising scenarios for the development of agricultural production, are becoming increasingly popular.In this study, it is supposed to present a scientific justification for the use of modeling methods and cluster technologies in determining the optimal production structure of agricultural formations at the rural level.The methodological basis of the study is the method of economic and mathematical modeling, with the help of which it is supposed to develop an algorithm for optimizing the production and sectoral structure in certain sectors of the agro-industry.The algorithm for optimizing the production and industry structure proposed in this paper makes it possible to determine the most effective options for conducting agricultural activities for each business entity.The conceptual novelty of the study is determined by the development of an algorithm for optimizing the production and industry structure in the system "agricultural formations are a rural territory"; clarification of methodological approaches and recommendations for the use of cluster technologies to identify typical agricultural organizations within rural areas.The article shows that the methods of economic and mathematical modeling and multidimensional statistical analysis in the agro-industrial sector can become an effective tool in the development of strategic plans for the development of agricultural formations.
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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 | 0,001 |
| 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