Открытый доступ Открытый доступ  Доступ закрыт Доступ предоставлен  Доступ закрыт Только для подписчиков

№ 2 (2025)

Обложка

Весь выпуск

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Земледелие и мелиорация

Методологические аспекты прогнозирования урожайности озимой ржи на землях, выбывших из сельскохозяйственного оборота

Иванов Д.А., Архипов С.В., Анциферова О.Н., Курпас К.С.

Аннотация

Исследования проводили с целью сравнения пригодности двух математических методов для процедуры прогнозирования урожайности озимой ржи в пределах заброшенных земель. Обучающим множеством для настройки прогностических моделей (регрессионного и нейросетевого анализа) послужили результаты длительного мониторинга урожайности озимой ржи на агроэкологической трансекте, заложенной в пределах конечно-моренного холма вблизи г. Тверь. Уравнения регрессии и перцептроны, полученные для разных климатических обстановок, описывающие зависимость урожайности ржи от ландшафтных условий, были применены для прогнозирования ее продуктивности в условиях заброшенных земель, расположенных в том же регионе. Разработанные прогнозы на основе регрессионных и нейросетевых моделей различаются только в деталях. Карты прогнозной урожайности озимой ржи, созданные на основе различных математических подходов, свидетельствуют о пригодности изучаемой территории для выращивания этой культуры, прогнозная средневзвешенная урожайность которой в ее пределах варьирует от 1,52 до 2,61 т/га. Оптимальное местоположение для размещения посевов ржи на основании карты, созданной по результатам прогнозирования, – ландшафт моренно-ледниковой равнины, а ареалы, неблагоприятные для выращивания этой культуры, располагаются в пределах зандровой равнины и долины р. Волга. Для целей адаптивно-ландшафтного земледелия Нечерноземья необходимо рекомендовать совместное использование регрессионного и нейросетевого анализа для получения наиболее достоверных и информативных прогнозов. Создание карт прогнозной урожайности озимой ржи в пределах заброшенного участка на основе архивных данных имеет не только методологический, но и прикладной смысл, так как эта процедура позволяет оценить его пригодность к выращиванию культуры и тем самым ответить на вопрос о целесообразности проведения дорогостоящих экспедиционных исследований.
Российская сельскохозяйственная наука. 2025;(2):3-10
pages 3-10 views
PDF
(Rus)
JATS XML
(JATS XML)

Факторы, влияющие на засоренность яровой пшеницы в северной лесостепи Южного Урала

Шаталина Л.П., Анисимов Ю.Б., Мошкина Ю.С., Лопухов П.М., Калюжина Е.Л.

Аннотация

Исследования проводили с целью определения влияния предшественника, минеральных удобрений и метеоусловий на формирование агрофитоценоза яровой пшеницы при использовании нулевой технологии обработки почвы. Объект исследований – сорный компонент агрофитоценозов и его влияние на продуктивность яровой пшеницы в северной лесостепной зоне Южного Урала на фоне нулевой технологии обработки почвы. Схема опыта реализована в 3 вариантах севооборотов и монокультуре, по 6 предшественникам яровой пшеницы на фонах без удобрений и с внесением азотных удобрений. При нулевой обработке почвы сорный компонент в посевах яровой пшеницы по всем вариантам опыта состоял из малолетних сорняков. Их численность при посеве по вариантам севооборотов существенно зависела от метеоусловий, в переувлажненный год в среднем по предшественникам различие достигало 27 шт./м2, при коэффициенте вариации 47 %. Биомасса яровой пшеницы находилась в существенной зависимости от фона удобренности – в среднем по годам различия достигали 722 г/м2. По предшественнику горох + овес отмечена более высокая масса малолетних сорняков, по сравнению с другими предшественниками, в среднем по фонам удобренности на 43…662 г/м2. Удельная масса сорняков в общей фитомассе агрофитоценоза достоверно зависела от метеоусловий, различия достигали 7 %. В засушливые годы доля влияния численности малолетних сорняков и биомассы культуры на продуктивность яровой пшеницы на удобренном фоне достигала 80…82 %.
Российская сельскохозяйственная наука. 2025;(2):11-15
pages 11-15 views
PDF
(Rus)
JATS XML
(JATS XML)

Растениеводство, защита и биотехнология растений

Интегральная оценка адаптивного потенциала сортов озимой ржи по технологическим признакам качества зерна

Гончаренко А.А., Макаров А.В., Цыганкова Н.В., Точилин В.Н., Клочко Н.А., Гончаренко М.С., Костин А.К., Плотников П.А.

Аннотация

Исследования проводили с целью оценки параметров адаптивности основных технологических признаков (число падения (ЧП), высота амилограммы (ВА), вязкость водного экстракта (ВВЭ) и температура пика клейстеризации (ТПК)), определяющих хлебопекарные качества зерна озимой ржи, для возможного улучшения их методами селекции. Рассчитывали экологическое варьирование (CV), фенотипическую стабильность (SF) и экологическую пластичность (bi) 10 сортов озимой ржи, выращенных в широком диапазоне погодных условий, сложившихся в 2015–2024 гг., по величинам этих показателей. Испытания проводили на делянках 12 м2 в трехкратной повторности при норме высева 500 семян на 1 м2. Наиболее высоким качеством зерна характеризовалась популяция ГК-494вв, которая предварительно была отселектирована на высокую вязкость водного экстракта зернового шрота. По признаку ЧП она выделялась относительно низким коэффициентом экологического варьирования (СV = 27,7 %), имела более высокую фенотипическую стабильность (SF = 2,5) и слабо реагировала на условия выращивания (bi = 0,81). Признаки ЧП и ВА сильно варьировали по годам, а потому оказались фенотипически нестабильными и низко наследуемыми (Н2 = 0,20 и Н2 = 0,34). Экологически более устойчивым был признак ВВЭ, который хорошо наследуется (Н2 = 0,64) и может служить надежным ориентиром в селекции на улучшение качества зерна. Установлена отрицательная корреляция между признаками качества и параметрами адаптивности CV и SF. Наиболее сильной она была между ЧП и CV (r = –0,84 ± 0,10). Целенаправленная селекция на высокое число падения будет коррелятивно повышать экологическую устойчивость и фенотипическую стабильность признаков качества зерна.

Российская сельскохозяйственная наука. 2025;(2):16-21
pages 16-21 views
PDF
(Rus)
JATS XML
(JATS XML)

Оценка показателей экологической адаптивности перспективных линий ярового овса по признаку «Масса 1000 зерен» в Кировской области

Емелева Н.В., Баталова Г.А.

Аннотация

Исследования проводили с целью сравнительной оценки экологической пластичности и стабильности линий ярового овса по показателю «масса 1000 зерен» для выделения адаптивных к условиям Волго-Вятского региона. Эксперименты осуществляли в 2022–2024 гг. в Кировской области на 8 линиях ярового пленчатого овса в конкурсном сортоиспытании в четырехкратной повторности. Почва участка – окультуренная дерново-подзолистая среднесуглинистая. В 2022 г. наблюдали избыточное увлажнение (ГТК = 2,00); в 2023 г. сложились оптимальные условия для роста и развития растений (ГТК = 1,64); в 2024 г. – отмечали дефицит влаги (ГТК = 1,10). Показатели экологической адаптивности вычисляли по методикам S. A. Eberhart и B. А. Rusell (bi, σd2), Р. А. Удачину (И, У), А. А. Грязнову (ИЭП); Э. Д. Неттевичу и др. (ПУСС, L). По результатам двухфакторного дисперсионного анализа на массу 1000 зерен достоверно повлияли погодные условия (58,9 %), генотип-средовые взаимодействия (28,1 %) и генотип изучаемых линий (13,0 %). Благоприятные условия для формирования высокой массы 1000 зерен сложились в 2024 г. (индекс условий среды – 1,77) при максимальной в опыте величине этого показателя 47,1 г у линии 41h18. По коэффициенту вариации массы 1000 зерен изучаемые линии отнесены к слабоизменчивым (СV < 10 %), кроме 40h20 (СV = 12,74 %) и 41h18 (СV = 10,46 %). Первое место по трем изучаемым показателям экологической адаптивности (bi = 2,06; И = 26,4 %; ИЭП = 1,04) занимала линия 40h20, однако по параметрам, характеризующим стабильность генотипа, она себя не проявила (У = 48,5; L = 3,35; ПУСС = 143,3). Наиболее высокий уровень адаптивности к условиям Кировской области по показателю «масса 1000 зерен» имела перспективная линия 91h18 (сумма рангов 22).

Российская сельскохозяйственная наука. 2025;(2):22-26
pages 22-26 views
PDF
(Rus)
JATS XML
(JATS XML)

Создание удвоенных гаплоидов Oryza sativa L. с геном устойчивости риса к пирикуляриозу Pi-b на российском Дальнем Востоке

Илюшко М.В., Гученко С.С.

Аннотация

Исследование проводили с целью получения удвоенных гаплоидов с геном Pi-b для селекции риса. В результате гибридизации между дальневосточными сортами и образцом Oxy 2x (носитель гена Pi-b) создано 13 гибридов F1 в шести гибридных комбинациях: Садко×Oxy 2x, Луговой×Oxy 2x, Дарий 23×Oxy 2x, Алмаз×Oxy 2x, удвоенный гаплоид (Дон 4237×Долинный)×Oxy 2x, Ханкайский 429×Oxy 2x. Для перевода в константное гомозиготное состояние исходных растений доноров F2 применяли технологию андрогенеза in vitro. Предварительно отобраны 35 гибридных растений, несущих аллель устойчивости гена Pi-b. В культуру in vitro ввели 10246 пыльников риса. Каллусообразование наблюдали у 25 из 35 гибридов F2. Самое высокое калусообразование отмечали у гибридных растений Луговой×Oxy 2x – 9,33 % и Ханкайский 429×Oxy 2x – 27,50 %, в среднем по всей выборке оно было низким – 2,45 %, что нехарактерно для дальневосточных генотипов. Регенерацию наблюдали на каллусах 7 гибридов риса 4 гибридных комбинаций: Дарий 23×Oxy 2x, Садко×Oxy 2x, Ханкайский 429×Oxy 2x и Луговой×Oxy 2x. По результатам ПЦР-анализа из 63 удвоенных гаплоидов отобрано 33 растения с аллелем устойчивости гена Pi-b. На вегетационной площадке посеяли 44 линии удвоенных гаплоидов, из которых 3 не взошли. Коллекционный образец Oxy 2x, обладающий прочным креплением зерновки на оси метелки, вступая во взаимодействие с локусами других сортов, ответственных за этот признак, дает осыпающийся в разной степени фенотип в гомозиготном состоянии у удвоенных гаплоидов: 11 линий со средней степенью осыпаемости и 30 сильноосыпающихся линий. В целом общий выход исходного селекционного материала для последующих отборов в полевых условиях весьма ограничен и бесперспективен из-за осыпаемости зерновки.
Российская сельскохозяйственная наука. 2025;(2):27-31
pages 27-31 views
PDF
(Rus)
JATS XML
(JATS XML)

Осеннее применение гербицида Баллиста, мд на посевах озимой пшеницы в степной зоне Краснодарского края

Савва А.П., Волкова Г.В., Ковалев С.С., Суворова В.А., Меряхин А.К.

Аннотация

Исследования проводили с целью биологической и хозяйственной оценки эффективности осеннего применения нового гербицида Баллиста, МД (30 г/л мезосульфурон-метила + 17 г/л флуметсулама + 12 г/л флорасулама + 90 г/л мефенпир-диэтила). Работу выполняли в 2022–2024 гг. в Краснодарском крае на посевах озимой пшеницы сорта Безостая 100 согласно методическим указаниям по регистрационным испытаниям гербицидов в сельском хозяйстве. Почва опытного участка – чернозем выщелоченный. Опытные делянки площадью 25 м2 при четырехкратной повторности обрабатывали рабочими растворами гербицидов из расчета 200 л/га ручным опрыскивателем. Схема полевых экспериментов включала следующие варианты: гербицид Баллиста, МД в нормах 0,3 и 0,5 л/га, эталон – Вердикт, ВДГ + БиоПауэр, ВРК в нормах 0,3 кг/га + 0,5 л/га и 0,5 кг/га + 0,5 л/га, контроль – без гербицидов. Биологическую эффективность препаратов определяли по снижению числа и массы сорных растений, в сравнении с контролем. Применение гербицида Баллиста, МД (0,3 и 0,5 л/га) в осенний период на озимой пшенице обеспечивало высокую биологическую эффективность (92…100 %) против злаковых (Alopecurus myosuroides Huds.) и двудольных (Galium aparine L., Papaver rhoeas L., Cerastium arvense L.) сорных растений. По гербицидной активности новый препарат не уступал эталонному варианту Вердикт, ВДГ + БиоПауэр, ВРК. Фитотоксического действия на растения культуры не отмечено. Использование нового препарата обеспечило получение статистически достоверной величины сохраненного урожая (109,1…109,5 %) по отношению к контролю (без применения гербицида).

Российская сельскохозяйственная наука. 2025;(2):32-35
pages 32-35 views
PDF
(Rus)
JATS XML
(JATS XML)

Засоренность посевов и продуктивность мака масличного в зависимости от использования гербицидной защиты

Прахова Т.Я., Плужникова И.И.

Аннотация

Исследования проводили с целью изучения эффективности применения гербицида на основе мезотриона, 480 г/л (Эгида, КЭ) посредством оценки его влияния на засоренность посевов и показатели продуктивности растений мака. Работу выполняли в 2023–2024 гг. в условиях лесостепи Среднего Поволжья. Объектом исследований служил сорт мака масличного Иссера. Схема опыта включала следующие варианты: контроль (без обработки); ручная прополка; гербицидная защита (Эгида, КЭ в норме расхода 0,25 л/га.). Обработку проводили в фазе 6…8 настоящих листьев растений мака. Метеоусловия в годы исследований соответствовали недостаточному увлажнению (ГТК 0,55 и 0,83). В посевах мака сорняки были представлены яровыми поздними (64,8 %), яровыми ранними (23,7 %), зимующими (7,2 %) и многолетними (4,3 %) видами. В варианте с ручной прополкой общая сырая масса сорняков снижалась через 20 дней, по отношению к контролю, на 96,3 %, с применением препарата – на 80,5 %, перед уборкой – на 91,5 и 88,7 % соответственно. Защитный эффект от препарата сохранялся до конца вегетации мака. При этом эффективность подавления отдельных сорных компонентов (ромашка, осот) достигала 91,6…100 %. На фоне гербицидной защиты урожайность семян повышалась, по сравнению с контролем (0,98 т/га ), практически, как и при ручной прополке, – соответственно на 0,33 и 0,38 т/га . Продуктивность мака возрастала благодаря увеличению показателей структуры урожая – количества коробочек, семенной продуктивности растения, массы 1000 семян. При использовании ручной прополки и гербицида отмечена положительная тенденция повышения масличности семян мака. Прибавка к контролю составила соответственно 0,50 и 0,31 %.
Российская сельскохозяйственная наука. 2025;(2):36-40
pages 36-40 views
PDF
(Rus)
JATS XML
(JATS XML)

Зоотехния и ветеринария

Антибиотикоустойчивость и зоонозный потенциал штаммов Escherichia coli, выделенных в условиях птицеводческого агропромышленного комплекса

Кузнецова М.В., Поспелова Ю.С., Михайловская В.С., Кочергина Д.А.

Аннотация

Сельскохозяйственная птица служит источником устойчивых к антибиотикам и потенциально патогенных Escherichia coli, которые могут циркулировать на предприятиях и попадать в окружающую среду через органические отходы. Цель исследования – анализ профилей устойчивости к противомикробным препаратам, генов патогенности и филогрупп штаммов E. coli, циркулирующих в птицеводческих хозяйствах Пермского края. Изучены штаммы трех групп: от здоровых птиц (n = 16), от кур с признаками колибактериоза (n = 28) и из органических отходов (n = 19). Методом ПЦР детектировали гены устойчивости к антимикробным препаратам и гены, кодирующие факторы патогенности. Среди штаммов первой группы мультирезистентные E. coli встречались в 18,8 % случаев, второй – в 75 %, третьей – в 73,7 % случаев. В ДНК E. coli обнаружено до 6 генов антибиотикорезистентности. Во всех группах чаще других встречался ген бета-лактамазы blaTEM. Более половины E. coli, полученных от больных кур, несли blaCTX–M. В органических отходах отмечали высокую долю E. coli, содержащих бета-лактамазу SHV-типа (63,2 %). Среди последних чаще детектировали ген системы эффлюкса tetA, также в этой группе более 20 % E. coli имели гены белков QnrB и QnrS, ответственные за плазмид-опосредованную резистентность к фторхинолонам. Большинство изолятов, полученных от здоровых птиц, относились к филогруппе E, от больных – к B1, выделенных из органических отходов – к C или E. Патогенные для птиц (АРЕC) культуры, в том числе клоны высокого риска, наиболее часто встречались в группе штаммов от больных птиц (75 %). При этом их обнаруживали и среди штаммов от здоровых кур (6,3 %), а также в органических отходах (63,2 %). Большинство проанализированных E. coli несли комбинации генов-маркеров как экстраинтестинальных, так и интестинальных E. coli, что указывает на их высокий зоонозный потенциал.
Российская сельскохозяйственная наука. 2025;(2):41-49
pages 41-49 views
PDF
(Rus)
JATS XML
(JATS XML)

Биологическая вариация уровня кортизола в молоке домашних коз в естественной среде обитания

Пискунов А.К., Саушкин Н.Ю., Самсонова Ж.В.

Аннотация

Исследования проводили с целью определения диапазона изменений концентрации гормона кортизола в молоке свободноживущих в природной среде домашних коз (Capra hircus) и оценки потенциального влияния индивидуальных и средовых факторов на физиологический уровень гормона. Материалом для исследования служили образцы молока пяти коз, отобранные во время утренней и вечерней дойки в течение 10-недельного мониторинга (с августа по октябрь). Всего было собрано 416 образцов молока, аликвоты которых наносили на целлюлозную мембрану, высушивали и перевозили в лабораторию для проведения количественного иммуноферментного анализа (ИФА). Концентрация кортизола в молоке достигала уровня до 76…116 нмоль/л. При этом наблюдаемая внутрииндивидуальная вариация гормона в молоке была значительно выше (53 %), чем межиндивидуальная (26 %). Отмечено резкое повышение концентрации кортизола (до 330…460 нмоль/л) в молоке болеющего животного за несколько дней перед летальным исходом. В ходе анализа данных не выявлено значимых корреляций уровня кортизола с возрастом животного, объемом выдоенного молока за одну дойку, временем дойки и временем ожидания дойки. Однако достоверно более низкие уровни гормона отмечали у первого в очереди на дойку животного, по сравнению со вторым, а достоверно самые высокие – у второго, по сравнению со всеми остальными особями. Вследствие этого выдвинуто предположение о том, что определяющее влияние на уровень кортизола в молоке домашних коз могут иметь текущие психоэмоциональные реакции, связанные с социальным взаимодействием – как внутри вида, так и с человеком. Они могут вносить больший вклад в вариацию уровня гормона, чем циркадные ритмы, возраст и наполненность молочной железы.
Российская сельскохозяйственная наука. 2025;(2):50-53
pages 50-53 views
PDF
(Rus)
JATS XML
(JATS XML)

Механизация, электрификация, автоматизация и цифровизация

Моделирование взаимодействия магнитных сборок левитирующей доильной платформы «Карусель»

Лобачевский Я.П., Федоренко В.Ф., Кирсанов В.В., Павкин Д.Ю., Кирсанов С.В.

Аннотация

На молочных фермах от 1200 голов наибольшее распространение получили доильные установки типа «Карусель» на 40…90 доильных мест. Большие размеры самой установки и высокая механическая нагрузка на платформу предопределяют повышенный износ их колесных движителей (рельс-колесо). Поэтому актуальное значение имеет разработка левитирующей доильной платформы на постоянных магнитах. Исследование проводили с целью определения параметров магнитного поля, создаваемого постоянными магнитами, на основе имитационного моделирования с использованием программы Ansys Maxwell. Рассматривали три варианта магнитных сборок: с постоянными прямоугольными и цилиндрическими магнитами, а также магнитами кубической формы, собранными в виде массивов Хальбаха. Оценку общей картины распределения магнитного поля в воздушном зазоре и за его пределами, определение силовых характеристик магнитного поля, создающих эффект левитации, а также количества магнитных сборок в расчете на одно доильное место осуществляли на основе визуализированных результатов 3D-моделирования левитирующего магнитного поля между подвижными и неподвижными магнитными сборками в виде линий магнитной индукции. Средняя величина магнитной индукции в рабочем зазоре для прямоугольных магнитов (100 × 100 × 30 мм) составила 0,306 Тл, для цилиндрических магнитов (100 × 30 мм) – 0,233 Тл, для двойной симметричной сборки Хальбаха (5 × 5) из пяти магнитов кубической формы (25 × 25 × 25) – 0,539 Тл. Удельные силы отталкивания в расчете на 1 кг элементарных магнитных сборок для прямоугольных магнитов были равны 84 Н/кг, для цилиндрических – 48,7 Н/кг, для сборки Хальбаха – 314,3 Н/кг. При создании левитирующей доильной платформы предпочтительнее использовать сборки Хальбаха.
Российская сельскохозяйственная наука. 2025;(2):54-58
pages 54-58 views
PDF
(Rus)
JATS XML
(JATS XML)

Интерпретируемая модель машинного обучения для прогнозирования урожайности яровой пшеницы

Каличкин В.К., Усенко В.И., Гаркуша А.А., Федоров Д.С., Максимович К.Ю.

Аннотация

Исследования проводили с целью создания интерпретируемой модели машинного обучения (объяснимый искусственный интеллект) для прогнозирования урожайности яровой пшеницы. Использовали данные длительного полевого опыта (2001–2024 гг.), проведенного в лесостепи Алтайского Приобья. Схема эксперимента предусматривала изучение роли предшественников, приемов основной обработки выщелоченного чернозема, а также уровней применения минеральных удобрений и химических средств защиты растений в формировании урожайности яровой мягкой пшеницы. Для создания модели использовали экстремальный градиентный бустинг (XGBoost), а для ее интерпретации – аддитивные объяснения Шепли (SHAP), что позволило оценить вклад каждого признака. Построенная модель XGBoost продемонстрировала высокую точность прогнозирования (R² = 0,95, MAE = 0,13 т/га, RMSE = 0,17 т/га), а интеграция с SHAP-анализом выявила наиболее значимые признаки (5…6 из 18), определяющие урожайность в лесостепи Алтайского Приобья. Наибольший в эксперименте вклад в высокую прогнозную урожайность вносили достаточное увлажнение за сельскохозяйственный год (596,5 мм; 1,19 т/га), использование пара в качестве предшественника (0,58 т/га) и применение азотно-фосфорных удобрений (0,21 т/га). Низкая прогнозная урожайность обусловлена недостатком увлажнения в течение сельскохозяйственного года (317 мм; –0,77 т/га) и с мая по октябрь (246 мм; –0,24 т/га), а также высокими значениями суммы положительных температур (2527,5 °C; –0,13 т/га), низким количеством осадков в период вегетации пшеницы (175 мм; –0,10 т/га) и отсутствием применения средств защиты растений (–0,10 т/га). Разработанная модель расширяет возможности машинного обучения, позволяя получать более надежные и информативные результаты.
Российская сельскохозяйственная наука. 2025;(2):59-66
pages 59-66 views
PDF
(Rus)
JATS XML
(JATS XML)

Хранение и переработка сельскохозяйственной продукции

Применение ЭПР-спектрометрии для идентификации факта облучения низкоэнергетическими электронами семян пшеницы

Меджидов И.М., Харламов В.А., Лой Н.Н., Титова Д.И.

Аннотация

Исследование проводили с целью изучения возможности применения спектрометрии электронного парамагнитного резонанса (ЭПР) для идентификации факта облучения низкоэнергетическими электронами семян яровой пшеницы. Радиационную обработку семян сорта Ирень (урожай 2023 г., репродукция 1) проводили спустя год после сбора урожая с использованием электронного облучения с энергией 100 и 120 кэВ в дозах 1…5 кГр с шагом 1 кГр (мощность – 100 Гр/имп.). Необлученные семена использовали в качестве контроля. Семена после облучения хранили без доступа света при комнатной температуре и влажности не более 60 %. Спектрометрию проводили спустя 14, 28 дней, 3 и 6 месяцев после облучения. Изучали изменения сигнала ЭПР в зависимости от дозы облучения, а также скорость его ослабления с течением времени. Отмечено возрастание интенсивности ЭПР-сигнала с увеличением дозы облучения. Разница в амплитуде сигнала между образцами, обработанными при 100 и 120 кэВ, в зависимости от дозы через 14 дней достигала 8…55 %, через 28 дней – 12…62 % (p ≤ 0,05). В первые 14 и 28 дней после облучения зарегистрировано значительное снижение интенсивности сигнала в зависимости от дозы на 16…38 % (100 кэВ) и 16…32 % (120 кэВ). Спустя 3 месяца интенсивность сигнала уменьшалась на 5…25 % (100 кэВ) и 5…47 % (120 кэВ) относительно данных 28-го дня. Через 6 месяцев интенсивность сигнала уменьшилась на 26…33 % (100 кэВ) и 26…41 % (120 кэВ), по сравнению с трехмесячными данными. Величина g-фактора (в точке пересечения первой производной ЭПР-сигнала с нулевой линией) составляла 2,0048, что свидетельствует о присутствии углерод-центрированных радикалов.
Российская сельскохозяйственная наука. 2025;(2):67-71
pages 67-71 views
PDF
(Rus)
JATS XML
(JATS XML)

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».