Механизмы реабилитации проблемных регионов в современных условиях: отечественной и зарубежный опыт
Notice bibliographique
Résumé
The mechanisms for the rehabilitation of problem areas used by domestic and foreign governmental authorities are considered. The two defining groups of methods in support of problem areas: General (universal), applicable in almost all cases, and personal (custom, private), the use of which is targeted (turn, these methods can be subdivided depending on their level of use at the Federal, regional and local). The concepts of Federal economic and Federal financial aid are refined. Special attention is paid to the retrospective view of the development of state regulation of diverse regions. The most significant examples of rehabilitation of problematic regions of the leading economies of the world such as USA, Canada, Australia and the Netherlands are presented. The conclusion about the uniqueness and diversity of the Russian regional diversity, which has determined the peculiarities of the mechanisms for the rehabilitation of problem areas, which are an integral part in the universal instruments of socio-economic and regional policy. It is identified that a key mechanism for the rehabilitation of distressed regions within such a scenario of socio-economic development must be common for all regions, the process of adjusting their businesses, communities and local authorities to market capitalism Russian-style. It is substantiated that the realities of the development of Russian regions dictate the need to develop the individual program of rehabilitation of the problem areas in the Russian Federation. It is concluded that the necessity of application in Russia the most successful models and specific programs of rehabilitation and support of foreign governments that create their adapted and successful approaches to the resolution of significant regional issues.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,005 |
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 ».