Russian aquaculture in 2025: growth drivers (a brief overview)
Notice bibliographique
Résumé
The Russian Federation’s aquaculture industry has been developing rapidly over the past decade. However, experts note a gradual slowdown in the growth rate of fish production in the country. This may be dictated by several reasons: lack of logical legislation, market imbalance (consumers focus only on cheap or very expensive products), consumer distrust of non-traditional fish species (tilapia, African catfish, cichlids, etc.), lack of advertising content, etc. Nevertheless, according to Rosrybolovstvo, the volume of aquaculture production has more than doubled compared to 2015. The largest amount of products is grown in three macro-regions of our country: the Far East, the North-West and the Southern Federal District. Each district has its own development trends. In the 1st quarter of 2025, Russian aquaculture enterprises demonstrated growth ompared to the same period last year. According to Oleg Lityakin, an analyst at the Rosselkhoznadzor’s Center for Industry Expertise, the volume of production of commercial fish and planting stock in 2025 may reach 389.1 thousand tons. In 2025, the Ministry of Agriculture of the Russian Federation took a significant step in supporting aquaculture by introducing new subsidy measures for fish hatcheries. According to the order of the Ministry of Agriculture dated May 19, 2025, cost limits have been set for subsidizing the costs of creating and modernizing fish hatcheries.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».