ИМПОРТ ПЛЕМЕННОГО КРУПНОГО РОГАТОГО СКОТА В РОССИИ
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
В статье представлен информационный материал племенного учета, регистрируемого во ВНИИплем за 2018 г., о завозе племенного крупного рогатого скота и семени быков-производителей из стран с высокоразвитым молочным скотоводством в Россию. После значительного снижения численности импортного поголовья в 2014 году, начиная с 2016 года, завоз стал увеличиваться и к 2018 году увеличился на 20%. Основными странами-экспортерами племенных животных были Канада, Германия, Дания, Нидерланды. Породный состав завезенного племенного крупного рогатого скота на территорию Российской Федерации в 2018 году представлен 12 породами. Наибольший удельный вес занимает голштинская порода (90%). Разведением данной породы занимались в 33 регионах РФ. Ввоз семени племенных быков за 2018 год составил почти 3,6 млн. спермодоз: в т. ч. 94% голштинской породы. The article is an information material of breeding records registered by VNIIplem for 2018 on the import of breeding cattle and seed of bulls from countries with highly developed dairy cattle breeding in Russia. After a significant reduction in the number of imported livestock in 2014, starting from 2016, the import began to increase and by 2018 increased by 20%. The main exporting countries of breeding animals were Canada, Germany, Denmark and Netherlands. The pedigree structure of the brought breeding cattle to the territory of the Russian Federation in 2018 is presented by 12 breeds. The largest share is Holstein breed (90%). Breeding of this breed was engaged in 33 regions of the Russian Federation. The importation of semen of breeding bulls in 2018 amounted to almost 3.6 million dozes: including 94% of Holstein.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,025 |
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 découle