РАЗВИТИЕ ИННОВАЦИОННЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ АГРОПРОИЗВОДСТВОМ НА МЕЛИОРИРОВАННЫХ ЗЕМЛЯХ
Bibliographic record
Abstract
Выполнены исследования и представлены результаты аналитической оценки становления инновационных систем управления агропроизводством на мелиорированных землях в отечественном АПК в сравнении с развитыми странами Запада, Соединенных Штатов Америки, Канады и других государств, а также их роли в структуре экономики агропроизводства. Методическую основу настоящих НИР представляют информационно-аналитический метод, метод экспертных оценок, системного анализа и синтеза. Установлено, что существующий уровень инновационной системы отечественного растениеводства ключевой фактор отставания показателей эффективности и производительности труда в агропроизводстве на мелиорируемых землях от аналогичных показателей мировых лидеров. Форсирование технологической отсталости агропроизводства увязывается с переходом сельскохозяйственного производства АПК на технологические уклады (по классификации государственной инновационной стратегии) 5-го, 6-го уровня с фактически достигнутого 4-го уровня. Показаны основные этапы совершенствования зарубежных систем управления производством (DSS), направленные на автоматизацию процедур поддержки назначения управляющих воздействий. Интеграция программного обеспечения DSS в структуру мониторинга состояния агроэкосистем способствует становлению и эволюции в растениеводстве новых креативных технологий прецизионного (высокоточного) земледелия. Представлены данные внедрения этих технологий в практику зарубежного агропроизводства, свидетельствующие о растущем интересе фермеров к указанным новациям. Выявлены причины, сдерживающие полноценное использование прецизионных технологий, вызванные отсутствием свободных средств у мелкотоварных сельскохозяйственных товаропроизводителей, составляющих основное большинство хозяйствующих субъектов АПК, и, не в последнюю очередь, стратегического мышления, обусловленного их локальной интеграцией в глобальный производственный процесс АПК. Охарактеризован наступающий этап инновационного развития агропроизводства на основе интеллектуальных (умных) агротехнологий , интегрированных в составе проектов AIoT (Agricultural Internet of Things интернет вещей в сельском хозяйстве), объединяющих через Интернет объекты для получения и обмена информацией со встроенных сервисов Research is carried out and results are given of the analytical assessment of formation of innovative systems of agricultural production management on the reclaimed lands for the domestic agroindustry in comparison with the developed countries of the West, the United States of America, Canada and other countries, as well as their role in the structure of the agricultural production is presented. The methodological basis of the research is based on the information-analytical method, the method of expert assessments, system analysis and synthesis. It is determined that the existing level of the innovative system in the domestic crop production is the main reason of lagging of the indicators of efficiency and productivity of agricultural production on the reclaimed lands as compared to the similar indicators of the worlds leaders. Technological backwardness of agricultural production depends on the transition of agricultural production to the technological structures (according to the classification of the state innovation strategy) of levels 5 and 6 with the actually achieved level 4. The main stages of improvement of the international production management systems (DSS) aimed at automation of the procedures of support of the appointment of the control actions are shown. Integration of DSS software into the structure of agroecosystems monitoring contributes new creative technologies of precision (high-precision) agriculture to formation and evolution in the crop production. The data of introduction of the above technologies into the practice of the foreign agricultural production is given, which states the growing interest to the specified innovations among farmers. The reasons hindering the full use of precision technology are presented such as the lack of available funds for the small-scale agricultural producers that make up the vast majority of the economic entities in agriculture, as well as strategic thinking stipulated by their local integration in the global production process of agriculture. The coming stage of innovative development of agricultural production on the basis of intelligent (smart) agrotechnologies which is integrated as a part of AIoT projects (Agricultural Internet of Things - Internet of things in agriculture), and combines objects via the Internet to obtain and exchange information from built-in services, is characterized
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 | 0.002 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.045 | 0.016 |
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".