MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2588729776 · doi:10.17748/2075-9908-2016-8-6/1-56-61

SIBERIA AS AN EXAMPLE of OPTIMAL RUSSIAn ADMINISTRATIVE-TERRITORIAL STRUCTURE SEARCHING

2016· article· en· W2588729776 sur OpenAlexaboutno aff
Denis N. Gergilev

Notice bibliographique

RevueHistorical and social-educational ideas · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueRegional Socio-Economic Development Trends
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmpirePopulationEthnic compositionCapital (architecture)Ethnic groupQuarter (Canadian coin)Relation (database)Period (music)GeographyPolitical scienceAdministration (probate law)EconomyHistorySociologyDemographyLawArchaeologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article analyzes features of management of Siberia in the first quarter of the XIX century. The mechanism of management of Siberia is an essential and distinctive part of the overall system imperialialist in the development of Russian statehood this time period. It is extremely evident the eternal problem of the relation of general and specific elements of its structure and functioning. Specific features of the Siberian region was long the territory and a great distance from the capital cities with undeveloped communications system, harsh climate, weak population, the multiethnic composition of the population and many others. The author proves that the Russian Empire had a peculiar and unique experience of managing large territories with complex ethnic, gender and religious composition. The article also examines specific cases of administrative-territorial reforms in Russia's history. According to the author, this experience may be in demand in the modern global world. Also, the article considers some peculiarities of public administration in the Siberian regions. The author uses specific examples to show the problems of communication between higher authorities and local officials. Despite the shortcomings, according to the author, this experience can and should be used in the regional construction of contemporary Russia.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,727
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,276 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHistorical and social-educational ideasMême sujetRegional Socio-Economic Development TrendsTravaux en français237 207