МОДЕЛЬ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПОТРЕБНОСТЕЙ МАЛОГО АГРОБИЗНЕСА В РАМКАХ ЕДИНОГО ИНФОРМАЦИОННОГО ПРОСТРАНСТВА
DOI:
https://doi.org/10.18413/2687-0932-2020-47-2-402-411Ключевые слова:
информационная потребность, модель, алгоритм, элемент, функция, малый агробизнес, малая форма хозяйствованияАннотация
Исследование информационных потребностей представителей малого агробизнеса и алгоритмов их удовлетворения является актуальной темой в условиях информатизации общества. Цель исследования – построить модель информационных потребностей малого агробизнеса, которая позволит создать концепцию единого информационного пространства для данного вида коллективных пользователей информации. В статье рассмотрены функциональные элементы модели информационных потребностей малого агробизнеса, приведена упрощенная схема движения информационных потоков. Алгоритм удовлетворения информационной потребности элементов модели представлен в виде функциональных моделей. Представленная модель является базой для развития теории информационных потребностей коллективных пользователей. Работа включает концепцию информационного комплекса малого агробизнеса, схему информационной поддержки единого информационного пространства малого агробизнеса, диаграмму Use Case. Разработка и функционирование информационного комплекса позволит обеспечить эффективность удовлетворения информационных потребностей малого агробизнеса за счет повышения доступности достоверной и актуальной информации для пользователей, а также возможности получения онлайн-консультации.
Скачивания
Библиографические ссылки
Кондратьева О.В. 2017. Анализ информационных потребностей и методы продвижения
инновационных разработок в АПК. Техника и оборудование для села, 5: 39–41.
Кондратьева О.В., Федоров А.Д., Березенко Н.В., Слинько О.В. 2017. Совершенствование
информационного обеспечения сельскохозяйственного производства на основе интеллектуальных информационных технологий. Синергия, 4: 68–77.
Лопатина С.А., Бекмансурова С.И. 2014. Выявление информационных потребностей
сельскохозяйственных товаропроизводителей. Вестник Ижевской государственной сельскохозяйственной академии, 2 (39): 35–37.
Лямин Б.М. 2016. О роли малых форм хозяйствования в повышении устойчивости сельских
территорий. Российский электронный научный журнал, 3 (21): 65–78.
Павлов А.Ю., Кудашева М.С., Кармышова Ю.В. 2018. Концепция интегрированной логистики
как направление совершенствования информационного обеспечения деятельности сельскохозяйственных потребительских кооперативов. Российское предпринимательство, 19(2): 3863–3872.
Плешакова М.А., Калюжная Т.А. 2017. Обзор методов изучения информационных
потребностей ученых и специалистов. Библиосфера, 3: 101–111.
Санду И.С., Савенко В.Г., Соколов К.О. 2017. Краудсорсинг как инструмент развития
деятельности информационно-консультационных служб. Фундаментальные и прикладные
исследования кооперативного сектора экономики, 6: 78–80.
Соколов А.В. 2013. Что есть информационная потребность? Труды Санкт-Петербургского
государственного университета культуры и искусств, 197: 7–18.
Федоров А.Д. 2018. Цифровизация сельского хозяйства – необходимое условие повышения
его конкурентоспособности. Нивы России, 5 (160): 36–39.
Хмельницкая З.Б., Золотухин С.Ю. 2016. Информационно-консультационные услуги в сфере логистики как ресурс повышения эффективности АПК. Экономика и предпринимательство, 11–3 (76): 955–961.
Eitzinger A., Cock J., Atzmanstorfer K., Binder C.R., Läderach P., Bonilla-Findji O., Bartling M., Mwongera C., Zurita L., Jarvis A. 2019. GeoFarmer: A monitoring and feedback system for agricultural development projects. Computers and Electronics in Agriculture, 158: 109–121. DOI: 10.1016/j.compag. 2019.01.049.
Flores H., Villalobos J. R., Ahumada O., Uchanski M., Meneses C., Sanchez O. 2019. Use of supply chain planning tools for efficiently placing small farmers into high-value, vegetable markets. Computers and Electronics in Agriculture, 157: 205–217. DOI: 10.1007/978-3-030-40749-0_16.
Jia C., Yu Y.T., Cai Y., Tse T.H. 2016. 5W+1H pattern: a perspective of systematic mapping studies and a case study on cloud software testing. Journal of Systems and Software, 116: 206–219. DOI: 10.1016/j.jss.2015.01.058.
Khanna A., Kaur S. 2019. Evolution of internet of things (IoT) and its significant impact in the field of precision agriculture. Computers and Electronics in Agriculture, 157: 218–231. DOI:10.1016/ j.compag.2018.12.039.
Li S., Xu H., Ji Y., Cao R., Zhang M., Li H. 2019. Development of a following agricultural machinery automatic navigation system. Computers and Electronics in Agriculture, 158: 335–344.
Menshchikov M., Lepikhin T. 2018. 5W+1H static analysis report quality measure. Communications in Computer and Information Science, 779: 114–126. DOI: 10.1007/978-3-319-71734-0_10.
Plazas J.E., Bimonte S., De Sousa G., Corrales J.C. 2019. Data-centric UML profile for wireless sensors: Application to smart farming. International Journal of Agricultural and Environmental Information Systems, 10 (2): 21–48. DOI:10.4018/ijaeis.2019040102.
Popli S., Jha R. K., Jain S. 2019. A survey on energy efficient narrowband internet of things (NBIoT): Architecture, application and challenges. IEEE Access, 7: 16739–16776.
Savinova V.A., Zhegalova E.V., Semernina J.V., Kozlova A.S. 2020. Problems of the development of the digital economy at the regional level. Advances in Intelligent Systems and Computing, 908: 260-268. DOI:10.1007/978-3-030-11367-4_25.
Zhimei L., Changshou L., Junfeng Z. 2014. Research on the development and preliminary application of 12396 new rural sci-tech service hotline wechat public platform. Open Automation and Control Systems Journal, 6 (1): 839-843. DOI: 10.2174/1874444301406010839.
Просмотров аннотации: 685
