FOOD COMPLEX OF RUSSIA: ANALYTICAL REVIEW, RISKS AND THREATS, PRIORITIES AND PROSPECTS
Notice bibliographique
Résumé
Currently, Russia is facing unprecedented sanctions restrictions (at the beginning of 2023, more than 10.5 thousand), as well as military-political resistance from more than 50 developed countries of the world, led by the United States, EU member states, Canada, Japan and Australia. In this tense situation, it is important to maintain socio-economic, social and political stability. One of the key factors for the successful implementation of this strategic setting is the effective functioning of the country's food complex in the context of ensuring the necessary level of food, economic and national security. Russia has a high potential for the production of agricultural products, raw materials and food (natural and climatic, material and technological, research, innovation and investment, transport and logistics, personnel, organizational and managerial, regulatory and legal). About 55% of the world's chernozem, 1/5 of fresh water reserves are concentrated in our country, there are extensive forest areas that contain the negative effects of climate change, in addition, today Russia produces about 25 million tons (in active substance) of mineral fertilizers. Thus, the research topic is relevant and has a high level of perspective and utilitarian significance. The paper assessed the current state of the food supply of our country, noted the features and problematic aspects of the domestic agricultural market, also proposed promising solutions and highlighted strategic guidelines for the development of the domestic food complex of Russia.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».