Наука России прогрессивна, она активно использует передовые технологии при проведении научных исследований. Одними из перспективных технологий автоматизации научных исследований являются БОЛЬШИЕ ДАННЫЕ и МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ. Для использования этих технологий в науке необходимы датасеты – таблицы данных официальной статистики и любой другой информации, полезной для исследований.
В поддержку автоматизации научных исследований в области сельскохозяйственных наук и экономики сельского хозяйства ИНК создал в Mendeley Data датасет «”Умное” сельское хозяйство для продовольственной безопасности». Он представляет собой массив данных в который включены:
1. Показатели сельского хозяйства из материалов Всемирного банка (https://data.worldbank.org/topic/agriculture-and-rural-development?view=chart):
- Земля под производство зерновых (га);
- Сельское население (% от общей численности населения);
- Урожайность зерновых (кг на гектар);
- Сельское хозяйство, лесное хозяйство и рыболовство, добавленная стоимость (% от ВВП).
2. Показатели продовольственной безопасности из материалов The Economist Intelligence Unit Limited (https://impact.economist.com/sustainability/project/food-security-index/):
- Индекс продовольственной безопасности (баллы 1-100);
- Ценовая доступность продовольствия (баллы 1-100);
- Количественная доступность продовольствия (баллы 1-100);
- Качество и безопасность продовольствия (баллы 1-100).
3. Факторы интеллектуальных ресурсов:
- Индекс цифровой конкурентоспособности (IMD: https://www.imd.org/wcc/world-competitiveness-center-rankings/world-digital-competitiveness-rankings-2019/);
- Индекс глобальной конкурентоспособности 4.0 (WEF: https://www.weforum.org/reports/how-to-end-a-decade-of-lost-productivity-growth);
- Индекс инноваций (WIPO: https://www.wipo.int/publications/ru/details.jsp?id=4434);
- Индекс человеческого развития (UNDP: http://hdr.undp.org/en/2019-report).
Данные приведены по 222 странам мира за 2019 г. на русском и английском языке. ВЫХОДНЫЕ ДАННЫЕ: Popkova, Elena G.; Smetanina, Anastasia I.; Lifanov, Platon A. (2022), “Smart Agriculture for Food Security”, Mendeley Data, V1, doi: 10.17632/gw97zd8kv6.1. Ссылка на датасет: https://data.mendeley.com/datasets/gw97zd8kv6
#инк #институтнаучныхкоммуникаций #ученые #наука #консорциумустойчивогоразвития #датасет #большиеданные #умноесельскоехозяйство #mendeleydaya