DIGITAL TECHNOLOGY DEVELOPMENT TRENDS IN AGRICULTURE
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
Ensuring sustainable rates of Russian agriculture development requires significant investment, which is due to the introduction of digital technologies in the industry. The solution to this issue in practice is impossible without the implementation of federal projects and programs by the state. In recent years, certain trends in increasing production volumes have been achieved in the agricultural sector of Russia, which is also positively influenced by the digital solutions introduced into agriculture. Technologies with a quick payback have become especially popular among farmers of our country: fuel and lubricant consumption monitoring sensors; cloud solutions, the main purpose of which is forecasting, accounting, planning; digital solutions for agricultural enterprises with an industrial type of production; and the least - technologies related to forecasting or modeling due to their longer payback. By 2022, there is a decrease in the gap in the indicators characterizing the availability of websites, use of internet, computer networks in agricultural formations and the average values for all organizations in the country. The development and implementation of digital technologies in agricultural production requires the use of an integrated approach that would include the interaction of the state and business in the industry in order to achieve higher indicators. At the same time, we must not forget about legal support, and it is also necessary to improve the technological, organizational, financial, personnel components in solving the problem under consideration.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle