ГНОСЕОЛОГИЧЕСКИЕ ПОЛОЖЕНИЯ В АПК

Получено 30.09.2024
Доработано 03.12.2024
Опубликовано 29.12.2024

Аннотация

В настоящее время около 50% хозяйств АПК, в той или иной степени используют элементы информационных цифровых технологий в сельскохозяйственном производстве. Поэтому появляется необходимость обоснования гносеологических подходов в применении цифровизации сельхозтоваропроизводителями с учетом природно-климатических, товаро-производственных и социальных факторов конкретного хозяйства, формулирования основных положений применения цифровых технологий в сельскохозяйственном производстве, которые определяют подходы к системному использованию современных цифровых технологий. В результате исследований предложили парадигму информационного обеспечения технологических процессов сельскохозяйственного производства, схему связи объектов сельскохозяйственного производства, отражающих их диалектическую общность

Ключевые слова

сельскохозяйственные факторы парадигма цифровая информация многомерное пространство объем информации производительность труда
ЦИТИРОВАНИЕ
Alt, V., & Isakova, S. (2024). EPISTEMOLOGICAL PROVISIONS IN THE AGROINDUSTRIAL COMPLEX. Bulletin of the Kyrgyz National Agrarian University, 22(6), 372-377.

Использованные источники

  1. Goncharov, V.D., Koteev, S.V., & Rau, V.V. (2016). Problems of Russia's food security. Problems of Forecasting, 2(155), 99-107.
  2. Ganieva, I.A. (2019). Prerequisites for creating an information-resource digital platform for the intelligent management of farming and land use systems for the agro-industrial complex of Russia. Achievements of Science and Technology in the Agro-Industrial Complex, 33(12), 110-116.
  3. Alt, V.V., Bobrova, T.N., Kolpakova, L.A., et al. (2017). Methodological provisions for the information support of machine agro-technologies for spring wheat production at the agricultural enterprise level. Novosibirsk.
  4. Feynman, R. (2006). The meaning of it all: Thoughts of a citizen-scientist. Moscow.
  5. Dos Santos, U.J.L., Pessin, G., da Costa, C.A., & da Rosa Righi, R. (2019). AgriPrediction: A proactive internet of things model to anticipate problems and improve production in agricultural crops. Computers and Electronics in Agriculture, 161, 202-213. doi: 10.1016/j.compag.2018.10.010.
  6. Jones, J.W., et al. (2017). Toward a new generation of agricultural system data, models, and knowledge products: State of agricultural systems science. Agricultural Systems, 155, 269–288. doi: 10.1016/j.agsy.2016.09.021.
  7. Alt, V.V., Savchenko, O.F., Gurova, T.A., et al. (2005). Creation and use of computer information systems in agriculture. Novosibirsk.
  8. Gubarev, V.V. (2005). Algorithms for spectral analysis of random signals. Novosibirsk: NSTU.
  9. Alt, V.V., Isakova, S.P., & Lapchenko, E.A. (2015). Network decision support system for crop production management. In Environmentally friendly agriculture and forestry for future generations: Proceedings of International scientific XXXVI CIOSTA&CIGR SECTION V conference (p. 614). St. Petersburg.
  10. Donchenko, A.S., Kalichkin, V.K., & Denisov, A.S. (Eds.). (2016). Interregional scheme for the placement and specialization of agricultural production in the subjects of the Russian Federation of the Siberian Federal District: Recommendations. Novosibirsk.