Bibliographic record
Abstract
В связи с сокращением численности занятых в сельском хозяйстве, высокой долей тяжелого ручного труда, повышением требований к содержанию коров и качеству молочной продукции, все большее количество хозяйств начинает внедрять автоматизацию и роботизацию в свое производства. Это особенно важно в настоящее время в условиях введенных против России санкций и курса на импортозамещение. Особое внимание уделено распространению доильных роботов, в частности, проведен анализ применения роботов Lely и De Laval по регионам и отдельным сельским хозяйствам страны. Отражены преимущества и недостатки роботизированного доения, а также факторы, влияющие на внедрение данной технологии. Показано, что для хозяйств Калужской и Вологодской области, Республики Татарстан, являющихся лидерами по количеству установленных доильных роботов в России, отмечается рост среднегодового надоя молока на одну корову с момента их внедрения. Кроме доильных, в сельском хозяйстве применяются и другие виды роботов, например, роботы для уборки коровника, подравниватели кормов, роботизированные системы кормления. Однако в настоящее время дальнейшая роботизация молочной отрасли испытывает трудности в связи с тем, что большая часть доильных роботов производится за рубежом, а после февраля 2022 г. некоторые ведущие их производители (например, Lely), ушли с рынка России. Тем не менее, появляются российские разработки, что позволит снизить зависимость от зарубежных технологий.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".