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Enregistrement W1850152611

Коренные народы Севера в государственных арктических стратегиях

2013· article· ru· W1850152611 sur OpenAlexaboutno aff
Elena A. Korchak

Notice bibliographique

RevueСовременные проблемы науки и образования · 2013
Typearticle
Langueru
DomaineSocial Sciences
ThématiqueArctic and Russian Policy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousArcticGeographyLivelihoodTourismSustainable developmentThe arcticEnvironmental protectionPolitical scienceEconomic growthEcologyEconomicsArchaeologyAgriculture
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The North of Russia is a high latitude area, which includes the Arctic zone. The northern specificity lies in the features of the naturals resources and the human potential. The ethnic structure of human potential is the livelihoods of indigenous peoples of the North. Khanty, Nenets, Komi, Selkup, Saami, Chukci, Eskimos, Evens, Chuvans, Kereki, Koryaki, Lappi are the representatives of indigenous peoples of the Russian North. The active industrial development, the competition in the use of biological resources, the development of tourism, the climate change and the inadequate institutional regulation of life of indigenous peoples are the factors that adversely affect the socio-economic situation of the indigenous peoples of the Russia. The Canada´s Arctic strategy is of particular interest to Russia. The Canada´s Arctic strategy in relation to indigenous peoples of the North means raising the level of well-being through a comprehensive approach to the protection of environmentally sensitive areas of indigenous peoples life, the rights of the indigenous peoples manage their lands and resources, financial resources. The model of sustainable development of the Arctic territories is the foundation of the Russian Arctic policy. This model should provide a comprehensive approach to solving the problems of socio-economic development of the indigenous peoples of the North. The main components of this approach are social, economic and environmental.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,008

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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