MONITORING PARAMETERS RELATED TO INVESTMENT ACTIVITY IN THE AGRARIAN SECTOR OF REGIONS ECONOMIES
Notice bibliographique
Résumé
The article aims at developing a methodological approach that allows obtaining relevant information about the potential investment recipient of the agro-industrial complex in terms of its territory and objecting. The urgency of this area of research is explained by the circumstance that unstable nature of production in agriculture and instability of indicators of its dynamics require identifying reasons of the instability of its indicators, as well as revealing the most important factors and conditions that restrict the tempos of economic growth in the agrarian sector of the Russian Federation. This situation had the greatest effect on the investment activity of sub-sectors of the agro-industrial complex. It does not allow getting on the path of technological modernization of the agrarian sector, and, as a consequence, it accentuates issues related to the food safety of the country. In that context the research improves methodological approaches that allow obtaining the relevant information about the potential investment recipient of the agro-industrial complex in terms of its territory and objecting. The offered approach is based on the diagnostics of the system of indicators developed by the authors for differentiating territories according to the level of their investment development. The authors formed the linguistic characteristics and economic interpretation of the singled classification groups, as well as the next monitoring stage that allows identifying a specific economic subject for investing funds on the basis of forming investment passports of potential recipients.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».