AGRIS - 

Data provenance by Country

2020

Nokhrina, V.A., Central Scientific Agricultural Library, Moscow

В статье показано как в современных условиях цифровизации возможно использование информационных технологий для качественного выполнения работ по комплектованию, учету и изучению фонда научной библиотеки. Как на основе данных электронного каталога и других систем ведется количественный и качественный учет поступлений документов в библиотечный фонд. Библиометрический анализ возможен только при максимально возможном количестве данных, заложенных в электронный каталог. В зависимости от выбора объекта исследования можно получить необходимые данные в динамике. | The article shows how in modern conditions of digitalization it is possible to use information technologies for high-quality work on completing, accounting and studying the fund of the science library. How quantitative and qualitative accounting of receipts of documents to the library fund is conducted on the basis of data from the electronic catalog and other systems. Bibliometric analysis is possible only if the maximum possible amount of data is included in the electronic catalog. Depending on the choice of object of research it is possible to obtain the necessary data in the dynamics.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation

2020

Ivanova, I.P. | Trotsenko, I.V. | Trotsenko, V.V., Omsk State Agrarian Univ.

The research objective was comparison of indicators of dairy cattle breeding before and after the implementation of automated herd control systems. The research was conducted in the Omsk Region at 10 agricultural enterprises of which 5 had the status of pedigree producers with the livestock numbering 6 241 heads. The IAS SELEX dairy cattle software package (the introduction of electronic animal identification system, an automated herd reproduction control system, and modernization of milking equipment) was used. Two periods were allocated: the 1-st period (2000–2009) – conventional technology; 2-nd period (2010–2018) – the technology with the elements of "smart farm". During the 1-st period the specific weight of errors at zootechnical analyses made 27%, at the 2-nd period the implementation of electronic system resulted in the decrease in the specific weight of errors of cows identification by 24%, in this connection the frequency rate of insemination of one cow on average was reduced from 4.1 to 2.3, actual farrow cows' number decreased from 44.2 to 32.7%, the process took 156 days instead of 183 For the 2-nd period there were changes in physical and chemical milk indicators in the region, in particular all milk received in modern milking barns was of the 1-st group of purity (it was caused by optimization of milking technology and the minimum contact of milk raw materials with the environment). During the 1-st period the premium milk share in gross production made 42%, and during the 2-nd period – 56%, the quality of milk had improved by 14%. As a result of the work of "smart farm" the reduction of costs of successful insemination up to 52.3% due to the reduction of the frequency rate of cows' insemination, the increase in the number of young growth because of the decrease in barrenness by 34% was noted. Due to the improvement of the quality indicators of milk and the decrease in labor costs using modern technologies promoted the increase in the profit on the implementation of milk performance by 42–68%. | Цель исследования – сравнение показателей молочного скотоводства до внедрения в производство автоматизированных систем управления стадом и после. Исследование проводилось в Омской области в 10 с.-х. предприятиях, из которых 5 имеют статус племенных репродукторов, общее поголовье коров насчитывает 6 241 голов. Использовали пакет программ "ИАС СЕЛЭКС молочный скот" (внедрение электронной системы идентификации животных, автоматизированной системы контроля за воспроизводством стада, модернизация доильного оборудования). Выделено два периода: 1-й период (2000–2009 гг.) – традиционная технология; 2-й период (2010–2018 гг.) – технология с использованием элементов "умной фермы". В 1-й период удельный вес ошибок при зоотехническом учёте составлял 27%, за 2-й период в результате внедрения электронной системы произошло снижение удельного веса ошибок идентификации коров на 24%, в связи с чем сократилась кратность осеменения одной головы в среднем по исследуемым предприятиям от 4,1 до 2,3, фактическая яловость снизилась от 44,2 до 32,7%, продолжительность сервис-периода уменьшилась со 183 до 156 дней. За 2-й период произошли изменения физико-химических показателей молока по региону, в частности все молоко, получаемое в современных доильных залах, относится к 1-й группе чистоты (это обусловлено оптимизацией технологии доения и минимальным контактом молока-сырья с окружающей средой). В 1-й период доля молока высшего сорта в валовом производстве составляла 42%, а во 2-й период – 56%, качество молока улучшилось на 14%. В результате работы "умной фермы" отмечено сокращение затрат на плодотворное осеменение до 52,3% в результате сокращения кратности осеменения коров, увеличение выхода молодняка из-за снижения яловости на 34%. Благодаря улучшению качественных показателей молока и снижению трудозатрат использование современных технологий способствовало увеличению удельной прибыли от реализации произведенного молока на 42–68%.

Show more [+]

Less [-]

Central Scientific Agricultural Library - Russian Federation