Small and medium-sized agribusiness: modern realities, problems and ways of solution
Notice bibliographique
Résumé
The goal is to identify priorities for the creation of a service sector in agriculture, consumer services for the population, production of professional and handicraft products, the development of health-related facilities, promotion of national traditions, and creation of opportunities for wider dissemination of these industries. In order to accelerate the development of small and medium-sized businesses in the country's agricultural sector, provide employment to rural residents based on strengthening their socio-economic status, improve life in the region, and eliminate financial deficits, it is necessary to increase the level of provision of agricultural producers with material and technical resources. Methods – comparative analysis, generalization, systematic approach, SWOT analysis. Results – the priority directions for the development of small and medium-sized agricultural businesses, public support, imbalances in prices for agricultural products and industrial goods, expansion of market infrastructure, timely execution of mutual payments between farms, the need to limit the growth of costs and large volumes of imports of food products, measures to increase entrepreneurial activity and competitiveness in the regions are shown. A SWOT analysis of the activities of small and medium-sized business entities was carried out. Based on the results of the study, ways to solve the identified problems were proposed. Summarizing the results obtained, conclusions are formulated within the framework of this study. The degree of development of small and medium-sized households affects the saturation of the market with goods, expansion of competition, regulation of employment, and positive social transformations in rural areas. Small agricultural enterprises have untapped entrepreneurial potential, which can be used taking into account the introduction of digital technologies, new equipment, rational organization of labor and management. The experience of the USA, Canada, and France should be widely applied and adapted to domestic realities.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,017 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».