MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400851905 · doi:10.34925/eip.2021.134.9.102

Improving the efficiency of agro-industrial production in the North Caucasus Federal District based on the use of the experience of state regulation of modern innovative technologies of the agricultural sphere in foreign countries

2021· article· ru· W4400851905 sur OpenAlexaboutno aff
Карина Михайловна Балиянц, Сергей Владимирович Дохолян, Казбек Керимович Курбанов, П М Камалова

Notice bibliographique

RevueЭкономика и предпринимательство · 2021
Typearticle
Langueru
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Development and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureState (computer science)Production (economics)BusinessAgricultural productivityAgricultural economicsEconomicsComputer scienceGeographyMicroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Цель работы заключается в исследовании мер государственного регулирования инновационного развития агропромышленного комплекса в ряде развитых стран -США, Канады, Китая и некоторых стран Евросоюза, а также факторов, способствующих развитию инновационной деятельности в региональном агрокомплексе Северо-Кавказского федерального округа РФ. Основные задачи инновационной деятельности в агросфере региона СКФО состоят в стратегическом и тактическом единстве мер поддержки самой политики инноваций, а также регулирования инструментария, с помощью которого государство может воздействовать и определять направление инновационного и модернистского развития экономики АПК. Методологией проведения работы послужили труды отечественных и зарубежных авторов -ученых в области исследования инноваций в АПК, а также в области налогообложения, инвестирования и функционирования различных государственных инструментов с целью воздействия на данные процессы. В работе использованы системный анализ, общенаучные логические приемы, абстрактно-логический и диалектический методы исследования. Результаты. Решение задач по преобразованию агропромышленного комплекса в регионах СКФО в высокотехнологичную и конкурентоспособную отрасль национальной экономики могут способствовать следующие основные направления мер государственной поддержки: формирование рынка инноваций, содействие в развитии структуры инноваций и формирование консалтинга в агроинновациях , а также структурирование и реализация большей доступности для регионов в области внедрения инноваций в АПК путем использования налогового и инвестиционого инструментов регулирования и государственной системы региональной поддержки инновационных процессов. Область применения результатов. Результаты проведенного исследования могут использоваться органами региональной власти в процессе разработки специальных проектов, стратегий и программ, с помощью которых возможно динамичное развитие регионов СКФО, эффективное развитие АПК, реализация стратегии России, которая позволит обеспечить продовольственную безопасность и независимость. Выводы. Для эффективного инновационного развития АПК необходимы информационные и внедренческие структуры, высококвалифицированные кадры, удовлетворяющие требованиям наукоемких производств. Также необходимо решить первостепенные социальные проблемы в сельской местности и провести государственную политику ее развития при непременном условии полноценного функционирования региональных научных учреждений и производств, которые непосредственно связаны с инновациями. The purpose of the work is to study the measures of state regulation of innovative development of the agro-industrial complex in a number of developed countries - the USA, Canada, China and some EU countries, as well as factors contributing to the development of innovative activities in the regional agro-complex of theNorth Caucasus Federal District of the Russian Federation. The main tasks of innovation activity in the agricultural sphere of the NCFD region consist in the strategic and tactical unity of measures to support the innovation policy itself, as well as the regulation of tools with which the state can influence and determine the direction of innovative and modernist development of the agro-industrial complex economy. The methodology of the work was theworks of domestic and foreign authors - scientists in the field of research of innovations in agriculture, as well as in the field of taxation, investment and the functioning of various state instruments in order to influence these processes. The paper uses system analysis, general scientific logical techniques, abstract-logical and dialectical research methods. Results. The following main directions of state support measures can contribute to solving thetasks of transforming the agro-industrial complex in the regions of the North Caucasus Federal District into a high-tech and competitive branch of the national economy: formation of the innovation market, assistance in the development of the innovation structure and the formation of consulting in agro-innovations, as well as structuring andimplementing greater accessibility for regions in the field of innovation in the agro-industrial complex through theuse of tax and investment regulatory instruments. The scope of the results. The results of the study can be used by regional authorities in the process of developing special projects, strategies and programs, with the help of which the dynamic development of the regions of the North Caucasus Federal District, the effective developmentof agriculture, the implementation of the strategy of Russia, which will ensure food security and independence. Conclusions. Effective innovative development of the agro-industrial complex requires information and implementation structures, highly qualified personnel that meet the requirements of high-tech industries. It is also necessaryto solve the primary social problems in rural areas and conduct a state economic policy for its development, with the indispensable condition of the full functioning of regional scientific institutions and industries that are directlyrelated to innovation and the state system of regional support for innovation processes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,168 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueЭкономика и предпринимательствоMême sujetAgricultural Development and PoliciesTravaux en français237 207