ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS A CATALYST FOR EFFICIENCY IN AGRICULTURAL MANAGEMENT AND MARKETING IN THE CONTEXT OF EUROPEAN INTEGRATION
Notice bibliographique
Résumé
The article examines the potential of using artificial intelligence (hereafter – AI) as a tool for increasing efficiency in agricultural management and marketing. The emphasis is placed on the need to critically examine the opportunities and challenges of integrating AI into the agricultural business. The factors that influence the success of implementation, including investments in technological infrastructure, staff training, process adaptation, as well as financial and organizational constraints faced by agricultural enterprises in the current conditions of global transformations, are investigated. The author analyzes current achievements and prospects of using AI to improve the accuracy of demand forecasting, optimize supply chains, automate business processes, and improve marketing strategies. Particular attention is paid to the role of AI in the context of Ukraine’s European integration, which opens up access to innovative technologies, investments, and European markets. The author analyzes the main aspects of the impact of European integration processes on the development of Ukraine’s agricultural sector, including standardization, financial support, staff development, and infrastructure modernization. It was substantiated that AI has significant potential to optimize resource management, increase the competitiveness of agricultural enterprises and ensure the sustainable development of the industry. Recommendations for the effective implementation of AI in the agricultural sector are presented, taking into account the challenges and opportunities created by modern technologies. The author analyzes successful cases of AI use in the agricultural sector and its role in increasing the productivity, efficiency and sustainability of agricultural production. International experience is analyzed, in particular in the United States, Israel, Canada, and the Netherlands, where AI helps to predict yields, optimize resources, and develop sustainable technologies in agriculture. The importance of European integration for the development of the domestic agricultural sector through the introduction of modern standards, innovations and financing is emphasized. The results of the study can be used to develop the marketing strategies for the introduction of AI in the field of agricultural management, which will ensure the sustainable development of the industry and increase its competitiveness in international markets.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».