Analysis of world trends in soybean production
Notice bibliographique
Résumé
The article is devoted to the main trends in soybean production in the world. The paper analyzes the dynamics and structure of sown areas, gross harvest volumes and soybean yields in the world for the period 2014- 2023 in the context of leading producing countries. The increase in sown areas and increased yields ensures the growth of global soybean production. In 2023, the global gross soybean harvest amounted to 398.2 million tons, of which 1.71% was produced in Russia. According to the current structure of the soybean sown area in the world, almost 80% is concentrated in three main leading countries - Brazil, the USA and Argentina. Based on statistical data from the U.S. Foreign Agricultural Service, The Department of Agriculture (USDA) conducted a ranking of the yield level, thereby identifying the main leading countries with the highest yield level - Turkey (41.2 c/ha), the United States and Brazil (34.0 c/ha), and Canada and Argentina - (30.9 c/ha) and (30.3 c/ha), respectively. The dynamics and structure of domestic soybean consumption confirms the importance and uniqueness of soybean as one of the main agricultural crops in the world. As a result of the study, the main global trends in soybean production were identified.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».