Features of training for the agricultural sector of the Sverdlovsk region
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The purpose of the research is to identify the problems of providing qualified personnel for agricultural enterprises of the agro-industrial complex of the Sverdlovsk region and suggest ways to solve them. For this, it is necessary to conduct a serious and thorough study of it, through sociological, analytical and statistical methods. As the requirements for workers, specialists and managers increase, the need for improving the forms and methods of their training, creating an effective system of continuing professional education for all categories of workers increases. It is known that the source of replenishment of labor resources for agricultural enterprises (and other fields of activity) is young people and, in particular, graduates of higher and secondary educational institutions Results of the study: in order to conduct an objective assessment of providing agricultural enterprises in the Sverdlovsk region with young specialists, it is first necessary to determine the level of their interest in a future profession and the desire to work in the industry. Choosing a research method, a sociological survey we conducted it among students of the Ural State Agrarian University in the second quarter of 2019. Also, information was collected and analyzed on admission to places under the targeted admission quota in the areas of training and specialties at the Ural State Agrarian University for 2017–2019. Having studied the issue of career guidance for schoolchildren, it is necessary to strengthen the revival of agricultural classes and pay special attention to settlements in which there is a shortage of highly qualified personnel in agriculture. It is proposed to develop an online platform that will provide an opportunity to combine the needs of organizations in personnel and the issue of providing the student with a place of practice and further employment. The scientific novelty of the study consists in a set of measures, based on comprehensive monitoring of the state of personnel potential in the agricultural sector and includes not only socially significant areas, but also real mechanisms for their solution
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,006 | 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 ».