Notice bibliographique
Résumé
The purpose of the analysis presented in the article is to study the dynam-ics of export deliveries of Russian wheat abroad in 2020-2024, to identify and assess the ongoing political and economic changes, and their possible impact on the domestic market and global food stability. General scientific approaches were used as the methodological basis of the study: analysis, comparison and generalization of data related to export changes in Russian grain supplies in the period from 2020 to 2024, as well as the study of available statistical information on the activities of leading grain companies in Russia engaged in foreign trade activities. It was established that in the 2023-2024 agricultural year, grain exports abroad from Russia reached 55.5 million tons, which gave it a quarter of the world wheat market. At the same time, according to expert forecasts, in the up-coming 2024-2025 marketing season, export volumes may decrease to 48 million tons, and the country's share in global trade will decrease to 22.5%. It was re-vealed: recently, there has been a reduction in the list of countries buying Russian wheat, but export volumes have increased significantly to some countries, espe-cially to the BRICS countries, including Brazil, China and Saudi Arabia, which maintained the leading position of the Russian Federation in the world market in 2024 (second place in grain sales). It was determined: in 2021-2022, the number of exporters to the Russian Federation decreased to 230 grain traders, mainly due to the geopolitical situation. But already in the 2022-2023 season, their growth to 266 exporting companies was recorded.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».