The Way of Regional Economic Development by Cooperating Activities of Xinjiang and Other Provinces of China
Notice bibliographique
Résumé
This paper focuses on the cooperation efficiency between Xinjiang Uygru Autonomous Region (XUAR) and the western provinces of China in the first stage (1999-2011) to estimate the cooperation possibility for next period and the optimal way of cooperation process. This paper analyzed and compared the main macroeconomic indicators of XUAR and the western provinces, by using the macroeconomic data of China and 12 western provinces from 1999 to 2011. The correlation coefficient proved that the economic development correlates highly of XUAR and the western provinces in the period from 1999 to 2011. This paper also compared the main economic indices, such as GDP, growth rate and so on, to know the status of economic condition of each province. The result proves that the cooperation activities between XUAR and the western provinces not only improved the XUAR’s economy but also provided more finances chances for the western provinces, and the cooperation was successful in the first phase. However, this research found the some issues existed in the process of cooperation. To solve these questions in next cooperation, this paper pointed out several main problems, including the lack of the investment in fixed assets and foreign capital, readjusting industrial structure, reducing the residents’ income gap between XUAR and the western provinces and nationwide as well.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».