World oat production: problems and development trends
Notice bibliographique
Résumé
The study provides an analytical review of global oat production dynamics from 1992 to 2022 based on statistical data from the Food and Agriculture Organization of the United Nations. Research materials and methods: The theoretical basis of the study was the works of famous scientists directly affecting various aspects of global oat production. The methodological basis of the study was the following methods: comparison, time analysis, systematization of data. The empirical basis of the study was statistical data from the Food and Agriculture Organization of the United Nations. The statistical database of the Food and Agriculture Organization of the United Nations was accessed through a program written in the Python 3.12.3 programming language and executed on the ipykernel core. To work with the data and visualize them, which are reflected in the article, the pandas 2.2.2, plotly 5.22.0 and ipywidgets 8.1.2 libraries were used. and the IPython.display module. Research results. Canada and the Russian Federation produce almost 40 percent of the world's oats. There is a steady trend towards a decrease in oats volumes on the world market for this agricultural crop. Most leading countries are reducing the area under this crop and its production volumes. There are a number of countries that are increasing their development potential on the oats market (increasing production volumes and increasing the area under crops): Spain, Brazil, Great Britain, Canada. These countries are increasing the volume of storage areas for this crop and increasing the efficiency of these areas due to the increased oat harvest per 1 ha.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».