MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4400851905 · doi:10.34925/eip.2021.134.9.102

Improving the efficiency of agro-industrial production in the North Caucasus Federal District based on the use of the experience of state regulation of modern innovative technologies of the agricultural sphere in foreign countries

2021· article· ru· W4400851905 on OpenAlex
Карина Михайловна Балиянц, Сергей Владимирович Дохолян, Казбек Керимович Курбанов, П М Камалова

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.
no affNo Canadian affiliation: this work is invisible to an affiliation-only frame.
No Canadian affiliation. An affiliation-only frame, the usual design, would never have seen this work. It is one of the works that make the case for inverting the frame.

Bibliographic record

VenueЭкономика и предпринимательство · 2021
Typearticle
Languageru
FieldAgricultural and Biological Sciences
TopicAgricultural Development and Policies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsAgricultureState (computer science)Production (economics)BusinessAgricultural productivityAgricultural economicsEconomicsComputer scienceGeographyMicroeconomics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Цель работы заключается в исследовании мер государственного регулирования инновационного развития агропромышленного комплекса в ряде развитых стран -США, Канады, Китая и некоторых стран Евросоюза, а также факторов, способствующих развитию инновационной деятельности в региональном агрокомплексе Северо-Кавказского федерального округа РФ. Основные задачи инновационной деятельности в агросфере региона СКФО состоят в стратегическом и тактическом единстве мер поддержки самой политики инноваций, а также регулирования инструментария, с помощью которого государство может воздействовать и определять направление инновационного и модернистского развития экономики АПК. Методологией проведения работы послужили труды отечественных и зарубежных авторов -ученых в области исследования инноваций в АПК, а также в области налогообложения, инвестирования и функционирования различных государственных инструментов с целью воздействия на данные процессы. В работе использованы системный анализ, общенаучные логические приемы, абстрактно-логический и диалектический методы исследования. Результаты. Решение задач по преобразованию агропромышленного комплекса в регионах СКФО в высокотехнологичную и конкурентоспособную отрасль национальной экономики могут способствовать следующие основные направления мер государственной поддержки: формирование рынка инноваций, содействие в развитии структуры инноваций и формирование консалтинга в агроинновациях , а также структурирование и реализация большей доступности для регионов в области внедрения инноваций в АПК путем использования налогового и инвестиционого инструментов регулирования и государственной системы региональной поддержки инновационных процессов. Область применения результатов. Результаты проведенного исследования могут использоваться органами региональной власти в процессе разработки специальных проектов, стратегий и программ, с помощью которых возможно динамичное развитие регионов СКФО, эффективное развитие АПК, реализация стратегии России, которая позволит обеспечить продовольственную безопасность и независимость. Выводы. Для эффективного инновационного развития АПК необходимы информационные и внедренческие структуры, высококвалифицированные кадры, удовлетворяющие требованиям наукоемких производств. Также необходимо решить первостепенные социальные проблемы в сельской местности и провести государственную политику ее развития при непременном условии полноценного функционирования региональных научных учреждений и производств, которые непосредственно связаны с инновациями. The purpose of the work is to study the measures of state regulation of innovative development of the agro-industrial complex in a number of developed countries - the USA, Canada, China and some EU countries, as well as factors contributing to the development of innovative activities in the regional agro-complex of theNorth Caucasus Federal District of the Russian Federation. The main tasks of innovation activity in the agricultural sphere of the NCFD region consist in the strategic and tactical unity of measures to support the innovation policy itself, as well as the regulation of tools with which the state can influence and determine the direction of innovative and modernist development of the agro-industrial complex economy. The methodology of the work was theworks of domestic and foreign authors - scientists in the field of research of innovations in agriculture, as well as in the field of taxation, investment and the functioning of various state instruments in order to influence these processes. The paper uses system analysis, general scientific logical techniques, abstract-logical and dialectical research methods. Results. The following main directions of state support measures can contribute to solving thetasks of transforming the agro-industrial complex in the regions of the North Caucasus Federal District into a high-tech and competitive branch of the national economy: formation of the innovation market, assistance in the development of the innovation structure and the formation of consulting in agro-innovations, as well as structuring andimplementing greater accessibility for regions in the field of innovation in the agro-industrial complex through theuse of tax and investment regulatory instruments. The scope of the results. The results of the study can be used by regional authorities in the process of developing special projects, strategies and programs, with the help of which the dynamic development of the regions of the North Caucasus Federal District, the effective developmentof agriculture, the implementation of the strategy of Russia, which will ensure food security and independence. Conclusions. Effective innovative development of the agro-industrial complex requires information and implementation structures, highly qualified personnel that meet the requirements of high-tech industries. It is also necessaryto solve the primary social problems in rural areas and conduct a state economic policy for its development, with the indispensable condition of the full functioning of regional scientific institutions and industries that are directlyrelated to innovation and the state system of regional support for innovation processes.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.111
Threshold uncertainty score0.557

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.005
Science and technology studies0.0000.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.041
GPT teacher head0.209
Teacher spread0.168 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it