Possibilities for improvement of fruit production in Serbia
Notice bibliographique
Résumé
Based on the number of bearing trees and realized production in investigated period (2000-2009) in fruit production in Serbia, the most important fruits are plums, apples, and cherries. With an average production of 482,000 tones, plums contribute 44.90% of total fruit production followed by apples (19.20%), and sour cherries and raspberries with an average share of 7.55% each. Analysis of the investigated period reveals a tendency of the fruit production increase. Trend of increase was especially evident in plum production (rate of change 9.81%), followed by apple (7.42%), apricot (7.31%), peach (6.83%) and cherry 6.64%. From 2010 to 2013, the Ministry of Agriculture, Forestry and Water Management of Republic of Serbia adopted measures through the National Program of Agriculture for the development of fruit and viticulture production. The measures primarily relate to the production and distribution of planting material, cultural technology with special emphasis on organic production, logistics, quality and standards for packaging. At this time, there is a great opportunity for the adoption of quality production from the choice of certified planting materials and modern variety selections to revolutionize this branch of agriculture. Serbia has many natural advantages for fruit production: the spatial and biological diversity, favorable climate conditions, and our tradition in the fruit production. A considerable interest among fruit farmers, steady government support through incentives and integration through cooperatives (associations) could translate into significant results.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».